সেভ করা পৃষ্ঠা গুছিয়ে রাখতে 'সংগ্রহ' ব্যবহার করুন
আপনার পছন্দ অনুযায়ী কন্টেন্ট সেভ করুন ও সঠিক বিভাগে রাখুন।
লিনিয়ার রিগ্রেশন মডিউলে , আপনি একটি গাড়ির জ্বালানি দক্ষতার মতো ক্রমাগত সংখ্যাসূচক ভবিষ্যদ্বাণী করার জন্য কীভাবে একটি মডেল তৈরি করতে হয় তা অন্বেষণ করেছেন। কিন্তু আপনি যদি "আজ কি বৃষ্টি হবে?" এর মতো প্রশ্নের উত্তর দেওয়ার জন্য একটি মডেল তৈরি করতে চান তবে কী হবে? অথবা "এটি কি ইমেল স্প্যাম?"
এই মডিউলটি লজিস্টিক রিগ্রেশন নামে একটি নতুন ধরণের রিগ্রেশন মডেল প্রবর্তন করে যা একটি প্রদত্ত ফলাফলের সম্ভাবনার পূর্বাভাস দেওয়ার জন্য ডিজাইন করা হয়েছে।
[[["সহজে বোঝা যায়","easyToUnderstand","thumb-up"],["আমার সমস্যার সমাধান হয়েছে","solvedMyProblem","thumb-up"],["অন্যান্য","otherUp","thumb-up"]],[["এতে আমার প্রয়োজনীয় তথ্য নেই","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["খুব জটিল / অনেক ধাপ","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["পুরনো","outOfDate","thumb-down"],["অনুবাদ সংক্রান্ত সমস্যা","translationIssue","thumb-down"],["নমুনা / কোড সংক্রান্ত সমস্যা","samplesCodeIssue","thumb-down"],["অন্যান্য","otherDown","thumb-down"]],["2025-07-29 UTC-তে শেষবার আপডেট করা হয়েছে।"],[[["\u003cp\u003eThis module introduces logistic regression, a model used to predict the probability of an outcome, unlike linear regression which predicts continuous numerical values.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eLogistic regression utilizes the sigmoid function to calculate probability and employs log loss as its loss function.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eRegularization is crucial when training logistic regression models to prevent overfitting and improve generalization.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe module covers the comparison between linear and logistic regression and explores use cases for logistic regression.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFamiliarity with introductory machine learning and linear regression concepts is assumed for this 35-minute module.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,[]]
