Mindforge ML | Unit 4 – Podcast 05_Title: Linear and Logistic Regression in Practice
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Mindforge ML | Unit 4 – Podcast 05_Title: Linear and Logistic Regression in Practice
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ナレーター：
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著者：
Optimization-based learning models form the backbone of predictive systems.
This episode explains Linear Regression for continuous prediction and Logistic Regression for classification using probability-based decision boundaries.
Key topics:
Linear Regression: Model equation and cost minimization.
Gradient Descent: Concept of iterative optimization.
Logistic Regression: Sigmoid function and probability output.
Decision Boundary: Classification using thresholds.
This episode connects mathematical intuition with practical machine learning applications.
Series: Mindforge ML
Produced by: Chatake Innoworks Pvt. Ltd.
Initiative: MindforgeAI
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