一、基本概念 1、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0、1兩個值。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0-1之間，最后獲得的值大於0.5判斷為1，小於等於0.5判斷為0 二、邏輯回歸的推導 \(\hat y ...

系列博客，原文在筆者所維護的github上：https://aka.ms/beginnerAI， 點擊star加星不要吝嗇，星越多筆者越努力。 第2章 神經網絡中的三個基本概念 2.0 通俗地理解三大概念 這三大概念是：反向傳播，梯度下降，損失函數。 神經網絡訓練的最基本的思想就是：先“猜 ...

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 ...

相信每一個剛剛入門神經網絡（現在叫深度學習）的同學都一定在反向傳播的梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白，神經網絡無非就是正向算一遍Loss，反向算一下每個參數的梯度，然后大家按照梯度更新就好了。問題是梯度到底怎么求呢？課上往往舉的是標量的例子，可是一到你做作業 ...

相信每一個剛剛入門神經網絡（現在叫深度學習）的同學都一定在反向傳播的梯度推導那里被折磨了半天。在各種機器學習的課上明明聽得非常明白，神經網絡無非就是正向算一遍Loss，反向算一下每個參數的梯度，然后大家按照梯度更新就好了。問題是梯度到底怎么求呢？課上往往舉的是標量的例子，可是一到你做作業 ...

原文：https://www.zybuluo.com/hanbingtao/note/476663 寫得非常好，適合入門！ 神經元 神經元和感知器本質上是一樣的，只不過我們說感知器的時候，它的激活函數是階躍函數；而當我們說神經元時，激活函數往往選擇為sigmoid函數或tanh函數。如下圖 ...

神經網絡 神經網絡可以理解為一個輸入x到輸出y的映射函數，即f(x)=y，其中這個映射f就是我們所要訓練的網絡參數w，我們只要訓練出來了參數w，那么對於任何輸入x，我們就能得到一個與之對應的輸出y。只要f不同，那么同一個x就會產生不同的y，我們當然是想要獲得最符合真實數據的y，那么我們就要訓練 ...

https://blog.csdn.net/u012328159/article/details/80081962 https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzUxMDg4 ...