線性回歸,邏輯回歸,神經網絡,SVM的總結
目錄 線性回歸,邏輯回歸,神經網絡,SVM的總結 單變量的線性回歸(Linear Regression with One Variable) 梯度下降(Gredient Descent) 多變量的線性回歸 ...
原文：實現邏輯回歸-神經網絡
一 基本概念 邏輯回歸與線性回歸的區別 線性回歸預測得到的是一個數值，而邏輯回歸預測到的數值只有 兩個值。邏輯回歸是在線性回歸的基礎上，加上一個sigmoid函數，讓其值位於 之間，最后獲得的值大於 . 判斷為 ，小於等於 . 判斷為 二 邏輯回歸的推導 hat y 表示預測值， y 表示訓練標簽值 一般公式 hat y wx b 向量化 hat y w Tx b 激活函數 引入sigmoid函數 ...
2019-03-02 09:41 1 743 推薦指數：
相關推薦
都是基於梯度下降的邏輯回歸與神經網絡有什么區別？（邏輯回歸參數更新和神經網絡反向傳播）
最近在刷吳恩達的coursea的機器學習視頻，學完基於梯度下降的邏輯回歸和基於梯度下降的神經網絡后，就在反思這兩者之間的區別，為什么必須使用神經網絡？ 邏輯回歸不能替代神經網絡么？他們的區別是什么呢？ 答案：邏輯回歸不能替代神經網絡。 機器學習的本質其實是訓練出一組參數 ...
pytorch循環神經網絡實現回歸預測 代碼
pytorch循環神經網絡實現回歸預測 學習視頻：莫煩python ...
神經網絡、logistic回歸等分類算法簡單實現
最近在github上看到一個很有趣的項目，通過文本訓練可以讓計算機寫出特定風格的文章，有人就專門寫了一個小項目生成汪峰風格的歌詞。看完后有一些自己的小想法，也想做一個玩兒一玩兒。用到的原理是深度學習里的循環神經網絡，無奈理論太艱深，只能從頭開始開始慢慢看，因此產生寫一個項目的想法，把機器學習和深度 ...
Pytorch實現神經網絡模型求解線性回歸
autograd 及Variable Autograd: 自動微分 autograd包是PyTorch中神經網絡的核心, 它可以為基於tensor的的所有操作提供自動微分的功能, 這是一個逐個運行的框架, 意味着反向傳播是根據你的代碼來運行的, 並且每一次的迭代運行都可能不 ...
BP神經網絡回歸的三種python實現
BP神經網絡回歸的三種python實現 前言 BP神經網絡（Back Propagation）是基於誤差反向傳播算法訓練的多層前饋網絡，能學習存儲大量的輸入-輸出模式映射關系。它的優化方法是使用梯度下降法，通過反向傳播來不斷調整網絡的權值和閾值，使網絡誤差平方和最小。其實際就是多層感知機 ...
神經網絡學習筆記（六） 廣義回歸神經網絡
https://blog.csdn.net/cyhbrilliant/article/details/52694943 廣義回歸神經網絡 GRNN （General Regression Neural Network） 廣義回歸神經網絡是基於徑向基函數神經網絡的一種改進。 結構分析 ...
邏輯回歸與全連接神經網絡聯系的簡單理解記錄
關於神經網絡和邏輯回歸的關系，學它們倆和編程的時候有點似懂非懂。這里嘗試記錄現在所體會整理到的感覺。結論本身沒有科學研究的價值或意義，只是在編程和設計全連接神經網絡時能帶來一定程度的指導。 對於最經典的二分類邏輯回歸。用一組二元的輸入和它們各自對應的一個非0即1的輸出，能將二元輸入擴展為多項式 ...