官方mnist代碼： 常用函數： ...

本篇主要總結1.二分類邏輯回歸簡單介紹 ， 2.算法的實現 3.對欠擬合問題的解決方法及實現（第二部分） 1.邏輯回歸 邏輯回歸主要用於非線性分類問題。具體思路是首先對特征向量進行權重分配之后用 sigmoid 函數激活。如下公式(1)(2) : h > 0.5時，分類為1。h ...

利用TensorFlow實現多元邏輯回歸，代碼如下： 數據集下載：下載地址 ...

基本開發步驟 准備數據 模型搭建 正向模型搭建 反向模型搭建 迭代訓練模型 訓練模型 訓練模型可視化 使用模型 ...

Practical Aspects of Learning 轉載請注明作者：夢里風林 Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes 歡迎sta ...

一、邏輯回歸的認識 邏輯回歸是一個用來解決二分類的簡便方法。先來看看邏輯回歸解決二分類的基本思想。 之前寫了線性回歸，現在寫邏輯回歸~都叫回歸，有什么不同呢？ 首先，從機器學習的角度說一下。機器學習中，有兩個問題是比較相似的，即預測和分類。通常將模型的輸出是有限的離散值的問題稱為分類問題 ...

一、邏輯回歸原理 　　前面我們講的線性回歸模型是求輸出特征向量Y和輸入樣本矩陣X之間的線性關系系數θ">θ，從而擬合模型Y = Xθ。此時的Y是連續的，所以是回歸模型。那么，考慮如果Y是離散的話，要怎么進行處理？此時可以通過映射函數G(Y)將Y映射為連續的值，並且規定在一定 ...

JSong @2016.06.13 本系列文章不適合入門，是作者綜合各方資源和個人理解而得. 另外最好有數學基礎, 因為數學人一言不合就會上公式. 簡單模型的魅力在於它能從各個角度去欣賞. 邏輯回歸是最簡單的二分類模型之一，實際應用中二分類最常見，如判定是否是垃圾郵件，是否是人臉 ...