邏輯回歸 logistic regression 邏輯回歸是線性的二分類模型 (與線性回歸的區別:線性回歸是回歸問題,而邏輯回歸是線性回歸+激活函數sigmoid=分類問題) 模型表達式: f(x)稱為sigmoid函數,也稱為logistic函數,能將所有值映射到[0,1]區間 ...
完整代碼: 在我運行代碼是,出現過以下報錯: IndexError: invalid index of a dim tensor. Use tensor.item to convert a dim tensor to a Python 這是因為我的pytorch版本比較高,將代碼plt.text . , , Loss . f loss.data , fontdict size : , color ...
2020-02-10 13:54 0 1719 推薦指數:
邏輯回歸 logistic regression 邏輯回歸是線性的二分類模型 (與線性回歸的區別:線性回歸是回歸問題,而邏輯回歸是線性回歸+激活函數sigmoid=分類問題) 模型表達式: f(x)稱為sigmoid函數,也稱為logistic函數,能將所有值映射到[0,1]區間 ...
最后結果: 代碼來自於《深度學習框架PyTorch:入門與實踐》,環境為PyTorch1.0 + Jupyter ...
FashionMNIST數據集共70000個樣本,60000個train,10000個test.共計10種類別. 通過如下方式下載. softmax從零實現 數據加載 初始化模型參數 模型定義 損失函數定義 優化器定義 訓練 數據加載 初始化模型 ...
手動實現softmax回歸 3.6.1 獲取數據 3.6.2 初始化參數模型 輸入的fashion_mnist數據是28$\times$28 = 784 個像素的圖像,輸出10個類別,單層神經網絡輸出層的個數為10,softmax的權重和偏差數量為 784$\times$10 ...
1. 線性回歸 1.1 線性模型 當輸入包含d個特征,預測結果表示為: 記x為樣本的特征向量,w為權重向量,上式可表示為: 對於含有n個樣本的數據集,可用X來表示n個樣本的特征集合,其中行代表樣本,列代表特征,那么預測值可用矩陣乘法表 ...
Softmax回歸多分類網絡(PyTorch實現) 雖然說深度學習的教程已經爛大街了,基礎理論也比較容易掌握,但是真正讓自己去實現的時候還是有一些坑。一方面教程不會涉及太多具體的工程問題,另一方面啃PyTorch的英文文檔還是有點麻煩。記錄一下,就當是作業報告了。 獲取數據集 首先導入所需 ...
Pytorch 實現簡單線性回歸 問題描述: 使用 pytorch 實現一個簡單的線性回歸。 受教育年薪與收入數據集 單變量線性回歸 單變量線性 ...
第一步: 進行特征的可視化操作 第二步: 對非數字的特征進行獨熱編碼,使用溫度的真實值作為標簽,去除真實值的特征作為輸入特征,同時使用process進行標准化操作 ...