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...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:arXiv.org
Hauptverfasser: Chowdhury, Agniva, Ramuhalli, Pradeep
Format: Paper
Sprache:Englisch
Veröffentlicht: Ithaca Cornell University Library, arXiv.org 31.03.2024
Schlagworte:
ISSN:2331-8422
Online-Zugang:Volltext
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