線性回歸，感知機，邏輯回歸（GD，SGD）
線性回歸 線性回歸是一個回歸問題，即用一條線去擬合訓練數據 線性回歸的模型： 通過訓練數據學習一個特征的線性組合，以此作為預測函數。 訓練目標：根據訓練數據學習參數(w1,w2, ... , wn,b) 學習策略： 要確定參數(w1,w2, ... , wn,b)，即關鍵在於 ...
原文：[DL] 基於theano.tensor.dot的邏輯回歸代碼中的SGD部分的疑問探幽
在Hinton的教程中, 使用Python的theano庫搭建的CNN是其中重要一環, 而其中的所謂的SGD stochastic gradient descend算法又是如何實現的呢 看下面源碼 篇幅考慮只取測試模型函數, 訓練函數只是多了一個updates參數, 並且部分參數有改動 : 行 聲明了一個對象classifer, 它的輸入是符號x, 大小為 , 輸出長度為 . 行 定義了一個the ...
2014-12-01 09:16 0 2763 推薦指數：
相關推薦
邏輯斯諦回歸(部分python代碼實現）
邏輯回歸(Logistic Regression) 6.1 分類問題參考文檔: 6 - 1 - Classification (8 min).mkv在這個以及接下來的幾個視頻中，開始介紹分類問題。在分類問題 ...
邏輯回歸代碼demo
程序所用文件：https://files.cnblogs.com/files/henuliulei/%E5%9B%9E%E5%BD%92%E5%88%86%E7%B1%BB%E6%95%B0%E6%8 ...
sklearn中的邏輯回歸
sklearn中的邏輯回歸 目錄 sklearn中的邏輯回歸 1 概述 1.1 名為“回歸”的分類器 1.2 為什么需要邏輯回歸 1.3 sklearn中的邏輯回歸 ...
邏輯回歸理解及代碼實現
github：代碼實現之邏輯回歸 本文算法均使用python3實現 1. 什么是邏輯回歸 《機器學習實戰》一書中提到： 利用邏輯回歸進行分類的主要思想是：根據現有數據對分類邊界線建立回歸公式，以此進行分類（主要用於解決二分類問題）。 由以上描述我們大概可以想到 ...
機器學習 - 線性回歸與邏輯回歸（實踐部分）
之前對線性回歸和邏輯回歸的理論部分做了較為詳細的論述，下面通過一些例子再來鞏固一下之前所學的內容。 需要說明的是，雖然我們在線性回歸中都是直接通過公式推導求出w和b的精確值，但在實際運用中基本上都會采用梯度下降法作為首選，因為用代碼表示公式會比較繁瑣，而梯度下降法只需要不斷對參數更新公式進行迭代 ...
機器學習 - 線性回歸與邏輯回歸（理論部分）
什么是線性回歸？ 根據樣本數據的分布特點，通過線性關系模擬數據分布趨勢，從而進行預測。對於下圖來說，樣本點的連線大致接近於一條直線，所以就可以將函數模擬成線性方程。 設 f(x) = wx + b，所以只要求出w 和 b，就可以得到x與y的關系，從而能夠根據x預測出對應的y。 要求 w 和 b ...
邏輯回歸：使用SGD(Stochastic Gradient Descent)進行大規模機器學習
Mahout學習算法訓練模型 mahout提供了許多分類算法，但許多被設計來處理非常大的數據集，因此可能會有點麻煩。另一方面，有些很容易上手，因為，雖然依然可擴展性，它們具有低開銷小的數據集。這樣一個低開銷的方法是隨機梯度下降（SGD）算法，Logistic回歸。該算 ...