В этой статье, мы будем разбирать теоретические выкладки преобразования функции линейной регрессии в функцию обратного логит-преобразования (иначе говорят, функцию логистического отклика). Затем, воспользовавшись арсеналом метода максимального правдоподобия, в соответствии
Как получить p‑value ≈ 10⁻¹⁵⁴ там, где его на самом деле нет? Разбираем феномен псевдорепликации при анализе пропорций в single‑cell данных и учимся честно ловить биологический шум. Этот туториал посвящен тому, как работает квази‑биномиальная логистическая регрессия — один из наиболее используемых методов в биоинформатике для поиска клеточных популяций, которые растут или исчезают при старении и развитии заболеваний. Читать далее
В шестой части мы разобрали логистическую регрессию и увидели, как линейная модель может разделять классы с помощью вероятностного подхода. В этой части поговорим о SVM — алгоритме, который ищет не просто разделяющую гиперплоскость, а оптимальную границу с максимальным зазором между классами. Если логистическая регрессия отвечала на вопрос "с какой вероятностью объект принадлежит классу?", то философия SVM звучит иначе "где провести наиболее устойчивую границу между классами?". Читать далее
Доброго времени суток, Хабр! Пора вновь вернуться к задачам оптимизации. На этот раз мы займемся линейной регрессией и разберемся, кто же такие коты — только пушистые домашние мерзавцы животные или еще и неплохой инструмент для решения прикладных задач. Что ж, пожалуй, пора разобраться, умеют ли коты строить регрессию или нет?