Similitudes entre Distribución logística y Regresión logística
Distribución logística y Regresión logística tienen 4 cosas en común (en Unionpedia): Estadística, Función logística, Logit, Red neuronal artificial.
Estadística
La estadística (la forma femenina del término alemán statistik, derivado a su vez del italiano statista, «hombre de Estado») es la disciplina que estudia la variabilidad, así como el proceso aleatorio que la genera siguiendo las leyes de la probabilidad.
Distribución logística y Estadística · Estadística y Regresión logística ·
Función logística
La función logística, curva logística o curva en forma de S es una función matemática que aparece en diversos modelos de crecimiento de poblaciones, propagación de enfermedades epidémicas y difusión en redes sociales.
Distribución logística y Función logística · Función logística y Regresión logística ·
Logit
La función logit es una parte importante de la regresión logística: para más información, por favor ver ese artículo. En matemáticas, especialmente aquellas aplicadas en estadística, el logit de un número p entre 0 y 1 es La base de la función logaritmo usada aquí es de poca importancia en el presente artículo, siempre y cuando sea mayor que 1, aunque se usa a menudo el logaritmo natural con base e. La función logit es la inversa del "sigmoide", o función "logística".
Distribución logística y Logit · Logit y Regresión logística ·
Red neuronal artificial
Las redes neuronales artificiales (también conocidas como sistemas conexionistas) son un modelo computacional evolucionado a partir de diversas aportaciones científicas que están registradas en la historia. Consiste en un conjunto de unidades, llamadas neuronas artificiales, conectadas entre sí para transmitirse señales. La información de entrada atraviesa la red neuronal (donde se somete a diversas operaciones) produciendo unos valores de salida. Cada neurona está conectada con otras a través de unos enlaces. En estos enlaces el valor de salida de la neurona anterior es multiplicado por un valor de peso. Estos pesos en los enlaces pueden incrementar o inhibir el estado de activación de las neuronas adyacentes. Del mismo modo, a la salida de la neurona, puede existir una función limitadora o umbral, que modifica el valor resultado o impone un límite que no se debe sobrepasar antes de propagarse a otra neurona. Esta función se conoce como función de activación. Estos sistemas aprenden y se forman a sí mismos, en lugar de ser programados de forma explícita, y sobresalen en áreas donde la detección de soluciones o características es difícil de expresar con la programación convencional. Para realizar este aprendizaje automático, normalmente, se intenta minimizar una función de pérdida que evalúa la red en su total. Los valores de los pesos de las neuronas se van actualizando buscando reducir el valor de la función de pérdida. Este proceso se realiza mediante la propagación hacia atrás. El objetivo de la red neuronal es resolver los problemas de la misma manera que el cerebro humano, aunque las redes neuronales son más abstractas. Las redes neuronales actuales suelen contener desde unos miles a unos pocos millones de unidades neuronales. Nuevas investigaciones sobre el cerebro a menudo estimulan la creación de nuevos patrones en las redes neuronales. Un nuevo enfoque está utilizando conexiones que se extienden mucho más allá y capas de procesamiento de enlace en lugar de estar siempre localizado en las neuronas adyacentes. Otra investigación está estudiando los diferentes tipos de señal en el tiempo que los axones se propagan, como el aprendizaje profundo, interpola una mayor complejidad que un conjunto de variables booleanas que son simplemente encendido o apagado. Las redes neuronales se han utilizado para resolver una amplia variedad de tareas, como la visión por computador y el reconocimiento de voz, que son difíciles de resolver usando la ordinaria programación basado en reglas. Históricamente, el uso de modelos de redes neuronales marcó un cambio de dirección a finales de los años ochenta de alto nivel, que se caracteriza por sistemas expertos con conocimiento incorporado en si-entonces las reglas, a bajo nivel de aprendizaje automático, caracterizado por el conocimiento incorporado en los parámetros de un modelo cognitivo con algún sistema dinámico.
Distribución logística y Red neuronal artificial · Red neuronal artificial y Regresión logística ·
La lista de arriba responde a las siguientes preguntas
- En qué se parecen Distribución logística y Regresión logística
- Qué tienen en común Distribución logística y Regresión logística
- Semejanzas entre Distribución logística y Regresión logística
Comparación de Distribución logística y Regresión logística
Distribución logística tiene 31 relaciones, mientras Regresión logística tiene 23. Como tienen en común 4, el índice Jaccard es 7.41% = 4 / (31 + 23).
Referencias
En este artículo se encuentra la relación entre Distribución logística y Regresión logística. Si desea acceder a cada artículo del que se extrajo la información visite: