Original title:
Demonstrační aplikace lineární logistické regrese
Translated title:
Linear Logistic Regression Demo
Authors:
Bak, Adam ; Kesiraju, Santosh (referee) ; Beneš, Karel (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2018
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Táto bakalárska práca sa zaoberá lineárnou logistickou regresiou, modelom pre strojové učenie. Cieľom tejto práce je podrobne preskúmať a zanalyzovať ako tento klasifikačný model funguje, aby bolo možné vyvinúť učebnú pomôcku vo forme demonštračnej aplikácie. Všetky matematické rovnice, logistická sigmoida, chybová funkcia vzájomnej entropie, metóda najväčšieho spádu sú odvodené a podrobne vysvetlené. Táto práca tiež prináša náhľad do tvaru grafu chybovej funkcie vzájomnej entropie v prípade lineárnej logistickej regresie.
This bachelor's thesis deals with the machine learning model logistic regression.The aim is to closely inspect and analyze the workings of this model for classification, in order to be able to provide a learning tool in the form of demonstrative application. All of the mathematical formulae, logistic sigmoid, cross entropy error function and gradient are derived and explained in a concise manner. This thesis also provides some insight into the form of the cross entropy error function in the case of linear logistic regression.
Keywords:
classification; cross entropy error function; generalized linear models; gradient descent; logistic regression; logistic sigmoid; machine learning; probabilistic generative models; chybová funkcia vzájomnej entropie; generalizované lineárne modely; klasifikácia; logistická regresia; logistická sigmoida; metóda najväčšieho spádu; pravdepodobnostno generatívne modely; strojové učenie
Institution: Brno University of Technology
(web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library. Original record: http://hdl.handle.net/11012/85101