You are using an outdated browser. Please upgrade your browser to improve your experience.
Мы используем «куки», чтобы было удобней пользоваться нашей интернет-страницей. Используя наш сайт, вы соглашаетесь с нашей политикой приватности. Для более подробной информации ознакомьтесь с нашей политикой конфиденциал
В книге рассказывается о математическом аппарате логистической регрессии, способах интерпретации регрессионных коэффициентов, даются программные реализации методов оценивания (метод градиентного спуска, метод Ньютона без регуляризации / с регуляризацией), приведены примеры развертывания моделей с помощью Streamlit, Streamlit Cloud, Docker, FastAPI и Flask.
Книга будет интересна специалистам по анализу данных, маркетологам и риск-аналитикам.