用PyTorch类实现Logistic regression

PyTorch实现Logistic Regression (mini-batch,多维特征处理) 1. Logistic Regression import torch import torch.nn.functional as F # functional下有很多函数包 x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]]) # 3*1 Tensor y_data = torch.Tensor([[0], [0], [1]]) # 3*1 Tensor class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): 阅读详情

1.PyTorch基础实现代码

import torch
from torch.autograd import Variable
 
torch.manual_seed(2)
x_data = Variable(torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0], [4.0]]))
y_data = Variable(torch.Tensor([[0.0], [0.0], [1.0], [1.0]]))
 
# 初始化
w = Variable(torch.Tensor([-1]), requires_grad=True)
b = Variable(torch.Tensor([0]), requires_grad=True)
 
epochs = 100
costs = []
lr = 0.1
 
print('before training,predict of x = 1.5 is :')
print
PyTorch实现Logistic Regression二分类问题详解 Logistic Regression是机器学习中的经典分类算法,通过sigmoid函数将线性回归结果映射到(0,1)区间实现概率预测。其核心原理包括前向传播、损失计算和反向传播,这些也是深度学习的基础概念。在PyTorch框架下实现Logistic Regression,不仅能够理解二分类问题的处理方式,还能掌握深度学习框架的基本工作流程。该技术广泛应用于金融风控、医疗诊断等场景,特别是处理像垃圾邮件过滤这样的二分类任务。通过Binary Cross Entropy损失函数和SGD优化器的组合,模型能够有 阅读详情

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程序员椰子橙
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