【深度学习基础-13】非线性回归 logistic regression

最新推荐文章于 2024-08-19 11:12:00 发布
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分类专栏： 深度学习基础专栏 由浅入深学习机器学习 文章标签： 非线性回归
学习记录
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_15698613/article/details/86471575
这篇博客介绍了Logistic Regression（逻辑回归）的基础知识，包括条件概率的概念，逻辑回归模型，COST函数以及如何使用梯度下降进行参数优化。在解决非线性回归问题时，逻辑回归通过Sigmoid函数实现二值数据的平滑预测。

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1 概率

条件概率是指事件A在另外一个事件B已经发生条件下的发生概率。条件概率表示为：P（A|B），读作“在B的条件下A的概率”。若只有两个事件A，B，那么，

                                            

对于如下图所示的图形，线性回归以已经没办法很好的解决问题

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深度学习之非线性回归
m0_52336884的博客
06-29 420
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt#使用numpy 生成(-0.5,0.5)之间均匀分布200个随机点 x_data = np.linspace(-0.5,0.5,200)[:,np.newaxis] noise = np.random.normal(0,0.02,x_data.shape) y_data = np.square(x_data) + noise#定义两个placeholder x
深度学习案例（二）：非线性回归案例
weixin_42174832的博客
05-21 5480
import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成200个随机点 x_data=np.linspace(-0.8,0.8,200)[:,np.newaxis]#200行1列矩阵 noise=np.random.normal(0,0.01,x_data.shape)#200行1列矩...
Keras深度学习笔记 非线性回归
imxlw00的专栏
11-21 342
生成数据 import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # Sequential按顺序构成的模型 from keras.models import Sequential # Dense全连接层 from keras.layers import Dense,Activation from keras.optimizers import SGD # 使用numpy生成200个随机点 x_data = np.linspace(-0
深度学习基础07---非线性回归分析逻辑回归Logistic Regression
duohuanxi的博客
11-06 1093
首先来看一些基本概念 1.概率： 1.1 定义：概率（P）probability：对一件事情发生的可能性的衡量 1.2 范围：0<=P<=1 1.3 计算方法： 1.3.1 根据个人置信 1.3.2 根据历史数据 1.3.3 根据模拟数据 1.4 条件概率： 2. Logistic Regression（逻辑回归） 2.1 例子 如上图所示，假设现在有一些肿瘤数据，单一变量x表示肿瘤大小，另一组变量表示肿瘤是恶性还是良性的，恶性为1，良性为0，收集八个病人肿瘤数据，上图表示上面四个为恶性，下
深度学习概述-非线性
老码农
01-23 2768
文章目录一 背景二 线性与非线性模型1 线性模型2 非线性模型三 深度学习的非线性表达 一 背景 ​ 近年来，伴随着大数据与大算力的突破性进展，基于深度学习的突破层出不穷，基于卷积的网络结构在图像领域大放异彩、基于时序的网络模型在搜广推被广泛使用，并且产生了巨大的经济与体验效益，深受广大算法从业者的偏爱。 ​ 那么什么是深度学习呢？深度学习为何会如此强悍呢？ ​ 引用维基百科对于深度学习的定义：通过多层非线性变换对高复杂性数据建模算法的合集。并且因为深层神经网络是实现“多层非线性变换”最常用的一种方法，所
Scikit-Learn线性回归(一)
Java/Python大数据随笔
12-25 2044
线性回归（Linear Regression）是很基础的机器学习算法。回归（Regression）是一种应用广泛的预测建模技术，这种技术的核心在于预测的结果是连续型变量回归是监督学习中的一个重要问题，用于预测输入变量（自变量）和输出变量（因变量）之间的关系，特别是当输入变量的值发生变化时，输出变量的值随之发生的变化，回归模型正是表示从输入变量到输出变量之间映射的函数其中，自变量表示主动操作的变量，可以看做因变量的原因。因变量因为自变量的变化而变化，可以看做自变量的结果。
机器学习--基础--逻辑回归/分类（logistic regression）原理与设计思路
xiaoxifei的专栏
05-13 743
logistic regression 文章目录logistic regression原理前言建模思路为什么采用sigmoid为什么采用交叉熵构建损失函数 原理 前言 逻辑回归与分类同线性回归与分类有很强的关系；关于逻辑回归算法本身的学习应当参考线性回所指出的一般性思路，即先找两个算法的共同点；其后就逻辑回归算法设计的独到之处进行辨明，即学习该算法相较于其他算法的不同点；从中领略算法设计的思想。 建模 逻辑回归的建模是明确且简单的，假设具有(x0(0),x1(0),...),(x0(1),x1(1),...
四十一、【人工智能】【机器学习】- Bayesian Logistic Regression算法模型
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08-19 1231
监督学习（Supervised Learning）是机器学习中的一种主要方法，其核心思想是通过已知的输入-输出对（即带有标签的数据集）来训练模型，从而使模型能够泛化到未见的新数据上，做出正确的预测或分类。在监督学习过程中，算法“学习”的依据是这些已标记的例子，目标是找到输入特征与预期输出之间的映射关系。Bayesian Logistic Regression是一种统计建模方法，它结合了Logistic回归的原理和贝叶斯统计的框架。
【逻辑回归】Logistic Regression逻辑回归模型学习笔记
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线性回归模型，广义线性回归模型，逻辑函数，逻辑回归模型的损失函数，逻辑回归模型的优缺点，逻辑回归与线性回归的区别，逻辑回归的sklearn实现，逻辑回归的单层线性神经网络实现
深度学习tensorflow:非线性回归
weixin_44766038的博客
09-27 278
PyTorch深度学习入门 || 系列（四）——非线性回归
#仙女不扎马尾#的博客
03-23 4487
文章目录0 写在前面1 激活函数2 人工神经网络3 数据处理4 定义模型5 完整代码 0 写在前面 这个系列之前学习是线性回归，但是生活中需要解决问题大多数都是非线性的。 本文要讨论的重点就是非线性的问题！ 1 激活函数 目的：激活函数实际上是一个非常简单的非线性函数，它作用在线性层的输出，只要让多个带有激活函数的神经元组合在一起，就具有拟合复杂非线性函数的强大能力！ 常用的激活函数有：sigmoid、tanh、ReLU、Maxout等！ 这里采用的是ReLU函数 torch.nn.
深度学习入门教程（5）Tensorflow简单非线性回归
The Shawshank Redemption
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上一篇说了线性回归问题，也就是因变量和各个自变量都是线性关系，那么这篇文章来介绍非线性关系。 为什么需要非线性关系? 线性关系固然简单，但是简单的线性组合并不能表达出真实生活中会接触到的复杂函数。往往一个现实问题设计的自变量成百上千，而他们之间的关系也并不是简单的线性组合，这就导致了真实因变量的复杂性十分高，因而采用非线性关系可以更好地逼近现实需求。 神经网络： 我们知道，对于一个程序来说...
Machine Learning 2 - 非线性回归算法分析
ErixHao的专栏
08-07 3083
2017-08-02@erixhao  技术极客TechBooster AI 机器学习第二篇 - 非线形回归分析。我们上文深入本质了解了机器学习基础线性回归算法后，本文继续研究非线性回归。 非线性回归在机器学习中并非热点，并且较为小众，且其应用范畴也不如其他广。鉴于此，我们本文也将较为简单的介绍，并不会深入展开。 非线性回归之后，我们会继续经典机器学习算法包括决策
深度学习之tensorflow非线性回归
weixin_48064384的博客
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目录解释版非解释版 解释版 import tensorflow as tf import numpy as np #数据可视化matplotlib.pyplot库 import matplotlib.pyplot as plt #使用numpy生成2000个随机点---------样本（我们所拿到数据） #numpy.linspace(start, stop, num=200) #产生从start到stop的等差数列,np.newaxis的作用是增加一个维度。 #numpy.random.normal(lo
基于深度学习的非线性回归模型简介
hsg77的专栏
06-05 1841
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深度学习框架TensorFlow学习与应用（二）——非线性回归、MINST数据集分类
JluTiger316的博客
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每一张图片包含28*28个像素，我们把这一个数组展开成一个向量，长度是28*28=784。因此在MNIST训练数据集中mnist.train.images是一个形状为[60000，784]的张量，第一个维度数字用来索引图片，第二个维度数字用来索引每张图片的像素点。图片里的某个像素的强度值介于0-1之间。
深度学习基础08---非线性回归应用
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11-06 395
这篇文章写一下如何在Python中实现非线性回归 #定义数据 def genData(numPoints,bias,variance): x=np.zeros(shape=(numPoints,2)) y=np.zeros(shape=(numPoints)) for i in range(0,numPoints): x[i][0]=1#每一行的第一列第一个数字等于1 x[i][1]=i#每一行第二个数字是i y[i]=(i+bias)
深度学习基础之-4.1非线性回归-激活函数
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05-18 6409
非线性回归 当神经网络不是一层的时候，就需要对每一层的输出加一个激活函数，将输出进行非线性的映射，否则不论网络有多少层，线性的变换永远可以视为一次线性的变换，不能解决复杂问题 激活函数 看神经网络中的一个神经元，为了简化，假设该神经元接受三个输入，分别为x1,x2,x3x_1, x_2, x_3x1​,x2​,x3​,那么z=∑iwixi+biz=\sum\limits_{i}w_ix_i+b_i...
深度学习框架keras使用—（2）非线性回归
zfjBIT的专栏
01-05 923
code： # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Sat Jan 5 09:59:55 2019 @author: Administrator """ import keras import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #按顺序构成的模型 from keras.models import ...
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