A Provably Accurate Randomized Sampling Algorithm for Logistic Regression

In statistics and machine learning, logistic regression is a widely-used supervised learning technique primarily employed for binary classification tasks. When the number of observations greatly exceeds the number of predictor variables, we present a simple, randomized sampling-based algorithm for l...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	arXiv.org
Hlavní autoři:	Chowdhury, Agniva, Ramuhalli, Pradeep
Médium:	Paper
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 31.03.2024
Témata:	Algorithms Approximation Empirical analysis Linear algebra Machine learning Multiplication Regression Regression analysis Sampling Supervised learning
ISSN:	2331-8422
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!