原文:tf.keras實現邏輯回歸和softmax多分類

邏輯回歸實現 相關庫引用 加載數據 觀察發現,最后一列 label 非 即 。因此,這是一個二分類問題。可以考慮把 全都替換成 定義模型 這個模型第一層,有 個神經元,因為輸入是 個參數,因此參數個數為 。這里使用ReLU作為激活函數 模型第二層,有 個神經元,輸入是 個參數,因此參數個數為 。這里使用ReLU作為激活函數 模型第三層,有 個神經元,輸入是 個參數,因此參數個數為 。這里使用Sig ...

2021-01-22 09:09 0 884 推薦指數:

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邏輯回歸多分類推廣算法softmax回歸

轉自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 簡介 在本節中,我們介紹Softmax回歸模型,該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣,在多分類問題中,類標簽 可以取兩個以上的值 ...

Fri Nov 01 02:04:00 CST 2019 0 295
Softmax回歸多分類網絡(PyTorch實現

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 ...

Sat Nov 16 04:34:00 CST 2019 0 1134
多分類邏輯回歸

使用R語言做多分類邏輯回歸。 任務是 有250個樣本,給定三個特征,已經人為分類完成共5組,建立模型來給新數據分類, 先是使用了多元線性回歸,三個自變量都比較顯著,R2也有90多,實際測了下分類效果還可以。 注意:使用多元線性回歸的四個前提條件: 線性、獨立、正態、齊性。(1)自變量 ...

Thu Jul 18 23:29:00 CST 2019 0 1911
sklearn實現多分類邏輯回歸

sklearn實現多分類邏輯回歸 #二分類邏輯回歸算法改造適用於多分類問題1、對於邏輯回歸算法主要是用回歸的算法解決分類的問題,它只能解決二分類的問題,不過經過一定的改造便可以進行多分類問題,主要的改造方式有兩大類:(1)OVR/A(One VS Rest/ALL)(2)OVO(One VS ...

Wed Aug 14 18:43:00 CST 2019 0 4933
LR多分類推廣 - Softmax回歸*

  LR是一個傳統的二分類模型,它也可以用於多分類任務,其基本思想是:將多分類任務拆分成若干個二分類任務,然后對每個二分類任務訓練一個模型,最后將多個模型的結果進行集成以獲得最終的分類結果。一般來說,可以采取的拆分策略有: one vs one策略   假設我們有N個類別,該策略基本思想 ...

Mon Nov 06 01:33:00 CST 2017 0 5497
《轉》Logistic回歸 多分類問題的推廣算法--Softmax回歸

轉自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 簡介 在本節中,我們介紹Softmax回歸模型,該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣,在多分類問題中,類標簽 可以取兩個以上的值 ...

Wed Aug 16 17:32:00 CST 2017 1 2575
keras基於多層感知器的softmax多分類

# 基於多層感知器的softmax多分類:```from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, Dropout, Activation from keras.optimizers import SGD ...

Tue Jun 02 18:48:00 CST 2020 0 541
 
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