Рисунок 1. Модель логистической регрессии. Источник.

Логистическая регрессия использовалась в области биологических исследований ещё в начале двадцатого века. Затем её стали применять во многих общественных науках. Логистическая регрессия применима, когда зависимая переменная (целевое значение) является категориальной. Подробности в иллюстрациях — в материале, а практика — на нашем курсе, посвящённом Data Science.

https://habr.com/ru/post/714244/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=714244

Вы когда-нибудь подумывали написать такой алгоритм, в соответствии с которым приложение само принимало бы решения, либо справлялось с какими-нибудь странными действиями, при помощи которых клиент отчаянно пытается его сломать?



Создавая такой алгоритм, вы заметите, что просто замусориваете ваш код логикой if-else (пока он не превратится в кашу), а самим вам начинает казаться, что вот так просто не прокатит.



Итак, если только вас не пробирает дрожь от математики – читайте дальше. Здесь в дело вступает нечёткая логика! Немного контекста: слово «нечёткий» (англ. «fuzzy») в данном случае означает «труднопонимаемый» — таков может быть, например, код вашего коллеги.



В этом посте я постараюсь объяснить нечёткую логику и объяснить, как она работает. Читать дальше →

https://habr.com/ru/post/713620/?utm_source=habrahabr&utm_medium=rss&utm_campaign=713620