1.0Camdemy1.0http://eclass.uch.edu.tw20230605Chttp://eclass.uch.edu.tw/user/0http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/f/fce49dfaefa45cfd/thumb_l.jpg360640<iframe width='720' height='405' id='ccShare27656' frameborder='0' scrolling='no' src='http://eclass.uch.edu.tw/media/e/27656'></iframe>video72040504:01index 101評估預測結果02評估預測結果03評估預測結果04評估預測結果05如何找出最適合的 K 值？0612-2 邏輯斯 (Logistic) 迴歸模型07邏輯斯迴歸 (Logistic Regression)：二分法分類器08邏輯斯迴歸如何分類09訓練邏輯斯迴歸模型並預測資料010訓練邏輯斯迴歸模型並預測資料011評估預測成效01212-3 改善邏輯斯迴歸模型01312-3-0 增加迭代次數01412-3-1 資料標準化 (standardization)015** after F0753_ch12 (3).pptx016fs1920x1080720x4041280x7201920x1080http://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/f/fce49dfaefa45cfd/thumb.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/f/fce49dfaefa45cfd/cover.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/f/fce49dfaefa45cfd/video/thumbs/storyboard.jpghttp://eclass.uch.edu.tw/sysdata/doc/f/fce49dfaefa45cfd1