官方mnist代码: 常用函数: ...
TensorFlow逻辑回归 实验目的 .掌握使用TensorFlow进行逻辑回归 .掌握逻辑回归的原理 实验原理 逻辑回归是机器学习中很简答的一个例子,这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。 逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络,并且参数连接的权重只是一个值,而非矩阵。公式为:y predict logistic X W b ,其中X为输入,W为输入与隐 ...
2020-03-29 22:42 0 669 推荐指数:
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本篇主要总结1.二分类逻辑回归简单介绍 , 2.算法的实现 3.对欠拟合问题的解决方法及实现(第二部分) 1.逻辑回归 逻辑回归主要用于非线性分类问题。具体思路是首先对特征向量进行权重分配之后用 sigmoid 函数激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5时,分类为1。h ...
利用TensorFlow实现多元逻辑回归,代码如下: 数据集下载:下载地址 ...
基本开发步骤 准备数据 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代训练模型 训练模型 训练模型可视化 使用模型 ...
Practical Aspects of Learning 转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎sta ...
一、逻辑回归的认识 逻辑回归是一个用来解决二分类的简便方法。先来看看逻辑回归解决二分类的基本思想。 之前写了线性回归,现在写逻辑回归~都叫回归,有什么不同呢? 首先,从机器学习的角度说一下。机器学习中,有两个问题是比较相似的,即预测和分类。通常将模型的输出是有限的离散值的问题称为分类问题 ...
一、逻辑回归原理 前面我们讲的线性回归模型是求输出特征向量Y和输入样本矩阵X之间的线性关系系数θ">θ,从而拟合模型Y = Xθ。此时的Y是连续的,所以是回归模型。那么,考虑如果Y是离散的话,要怎么进行处理?此时可以通过映射函数G(Y)将Y映射为连续的值,并且规定在一定 ...
JSong @2016.06.13 本系列文章不适合入门,是作者综合各方资源和个人理解而得. 另外最好有数学基础, 因为数学人一言不合就会上公式. 简单模型的魅力在于它能从各个角度去欣赏. 逻辑回归是最简单的二分类模型之一,实际应用中二分类最常见,如判定是否是垃圾邮件,是否是人脸 ...