深度学习之logistic回归

最新推荐文章于 2024-03-20 15:06:52 发布
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文章标签： 机器学习 深度学习 人工智能
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logistic回归函数式：
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logistic回归梯度下降
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logistic回归最佳参数选择：
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多分类问题：
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logistic局限性
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qq_30011515
关注
深度学习（逻辑回归）
GuanghaoChen的博客
08-21 888
今天练习了Logistic Regression，具体的损失函数和计算方法在该链接中都有。问题描述根据已知的Exam1和Exam2两个科目的成绩以及是否被学校录取成功（0或1）的数据集，训练出一个分类器。代码实现clear; clc; x=load('ex4x.dat'); y=load('ex4y.dat'); [m,n]=size(x); %数据的维数 x=[on
手写logistic回归算法和sklearn构建的logistic回归算法
07-29
自定义预测函数，激活函数，梯度下降优化器，单纯用python实现logistic回归算法，再与sklearn构建模型做的一个比对。
深度学习：Logistic 回归
鲸鱼
12-01 4327
深度学习（Deep Learning）是机器学习（Machine Learning）的一大分支，它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。逻辑回归（Logistic Regression，也译作”对数几率回归“）是离散选择法模型之一，属于多重变量分析范畴，是社会学、生物统计学、临床、数量心理学、计量经济学、市场营销等统计实证分析的常用方法。符号约定逻辑回归问题
深度学习笔记：logistic 回归
yogur_father的博客
03-13 441
一. 理论基础 我们使用一个回归函数来预测一个结果 w和b是我们要求的参数 w应该是一个向量，因为预测输入的参考值不止一个 z表示我们的回归方程 y帽表示优化这个回归方程，y也是预测的概率，使用y帽这个函数是为了使最后的值范围在0~1之间 L是损失函数，他表示我们的预测值与真实值的接近程度，作用类似于方差 我们就是利用反向推到求出w，b 而损失函数L（成本函数），我们的目的是找到一个w，b来使这个损失函数的值最小，也就是说让预测值和真实值最接近 注：损失函数一般指的是针对单个样本 i 做的损失，公式可
深度学习2.2 逻辑回归(Logistic Regression)
qq_41415238的博客
12-07 851
逻辑回归2.2-吴恩达老师课程 逻辑回归学习算法，该算法适用于二分类问题，本节将主要介绍逻辑回归的Hypothesis Function（假设函数）。 对于二元分类问题来讲，给定一个输入特征向量XXX，它可能对应一张图片，你想识别这张图片是否是一张带有猫的图片，你想要一个算法能够输出预测，你只能称之为y^\hat{y}y^​，也就是你对实际值yyy的估计。也就是说，你想让y^\hat{y}y^​表示yyy等于1的一种可能性或者是机会，前提条件是给定了输入特征XXX。换句话来说，如果是我们看到的图片，你想让y
深度学习深理解(一)-logistic回归与梯度下降法
向前方，莫转角
10-14 616
总结一下今天的学习过程 感谢吴恩达老师 今天看了吴恩达老师讲的的深度学习基础概念 进一步理解了logistic回归与梯度下降法
深度学习基础-logistic回归
最新发布
shiguang521314的博客
03-20 1223
在当今这个数据驱动的时代，机器学习和深度学习已经成为解决复杂问题的重要工具。它们不仅在科学研究中扮演着关键角色，而且在商业智能、医疗诊断、自动驾驶车辆、个性化推荐系统等众多领域都有着广泛的应用。随着技术的进步，这些算法变得越来越高效和易于使用，使得更多的人能够利用它们来解决实际问题。逻辑回归作为一种经典的机器学习算法，虽然名字中带有“回归”二字，但实际上它是一种广泛应用于二分类问题的算法。它的原理简单，易于实现，并且在许多实际场景中表现出色。
深度学习(一)logistic回归
bkk854762363的博客
11-27 726
logistic回归解决二分分类问题 本节包括内容有 神经网络概念 二分分类概念 logistic回归表达式 损失函数 成本函数
吴恩达深度学习——2.2 Logistic回归
然后就去远行
11-25 354
logistic回归是一个学习算法，用在监督学习问题中，输出y标签是0或1时，这是一个二元分类问题。 已知输入的特征向量x可能是一张图，你希望能识别出这是不是猫图，你需要一个算法，可以给出一个预测值，我们说预测值y^\hat{y}y^​，就是你对y的预测，更正式地说，你希望y^\hat{y}y^​是一个概率，当输入特征x满足条件时，y就是1(y^=P(y=1∣x))(\hat{y}=P(y=1|x...
2.2 Logistic 回归-深度学习-Stanford吴恩达教授
ygl_9913的博客
02-05 205
视频笔记
深度学习基础知识（五）：神经网络基础之logistic回归
热爱可抵漫长岁月
03-14 318
这个专栏主要是想和大家分享一下深度学习的基础知识，主要是以吴恩达老师深度学习课程内容作为基础，并补充了很多其他内容希望让整体内容更加容易理解和系统化。如果想要了解具体专栏里面有什么内容的话，可以看一看我们专栏的目录，在目录里面还说明了小伙伴的分工，这些内容都是所有小伙伴们一起努力完成的，有希望和我们一起学习的的小伙伴也可以加入我们啊。另外我们还将内容以书籍的形式放到了github上，之后还会陆续上传源码实现等其他内容。我们还会分享深度学习-论文阅读专栏、强化学习-基础知识专栏、强化学习-任务阅读专栏，也欢迎
pytorch深度学习入门之Logistic回归
weixin_42906066的博客
08-24 509
Logistic回归——理论篇 【推导】 y=11+e−z1+e−z=1ye−z=1−yyez=y1−yz=ln⁡y1−y∴对数几率或logit函数：logit(p)=ln⁡y1−y=w⊤x+b y=\frac{1}{1+e^{-z}}\\ 1+e^{-z}=\frac{1}{y}\\ e^{-z}=\frac{1-y}{y}\\e^{z}=\frac{y}{1-y}\\z=\ln \fra...
深度学习 第六讲 logistics回归
pkapkaever的博客
07-30 137
import torch x_data = torch.Tensor([[1.0],[2.0],[3.0]]) y_data = torch.Tensor([[0],[0],[1]]) ##这里y变成二分类 class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module): def __init__(self): super(LogisticRegressionModel,self).__init__() self.linear = ..
深度学习（一）逻辑回归
u013247002的博客
12-06 2470
写在前面：所有关于深度学习的基础知识均为鄙人的笔记分享，很多内容摘自大神们的博客或论文，因时间太长记不清了分别来自哪里。若有侵权，请联系鄙人邮箱min.wenfang@qq.com 一、逻辑回归 逻辑回归（logistic regress）是一个二分类的问题，其输出y的值为0或1。用于解决监督学习问题的学习算法。logistic regress的目的就是使预测值与真实值之间的误差最小。损失函数...
神经网络和深度学习-logistic回归
Ricardo_PING的Blog
11-26 885
神经网络和深度学习-logistic回归
【Pytorch深度学习实践】B站up刘二大人之Logistics Regression-代码理解与实现(5/9)
weixin_42306148的博客
04-10 1659
开篇讲两句： 这里的原理还是要静下心来理解透，理解透了才能用的出来。 拼写不能出错，这么低级的错误，卡住了两天。step的拼写。 完整代码： #!usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 _*- """ @author: 24_nemo @file: 06_Logistic Regression_handType.py @time: 2022/04/10 @desc: """ import torch import matplotlib.pyplot as plt imp
深度学习logits是什么？
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Drug discovery
12-30 3万+
在深度学习的上下文中，logits层是指馈入softmax(或其他此类归一化)的层。 softmax的输出是分类任务的概率，其输入是logits层。 logits层通常产生-infinity到+ infinity的值，而softmax层将其转换为0到1的值。 例如U-GAT-IT生成器/鉴别器中就是指的箭头所指的地方 ： ...
从零开始学深度学习三：logistic回归模型
Yolo的博客
10-05 6308
本笔记来源于深享网课程《深度学习理论与实战TensorFlow》 Logistic回归模型是一种广义的回归模型，其与多元线性回归有很多相似之处，模型的基本形式相同，虽然也被称为回归模型，但是需要注意的是，Logistic更多应用在分类问题中，但是又以二分类最为常见。 Logistic模型在生活中有非常广泛的应用，比如“学习五个小时，考试能通过还是 不能通过？”，“今天要踢足球比赛，赢还是输？”...
深度学习理论——logistic回归算法
Miss_yuki的博客
06-25 1172
大家好，继续理论学习日记，今天介绍很基础的logistic回归的公式推导，很多书上只是写了公式，并没有推导过程，我这次全都写出来了，还加了注释，希望对大家有帮助。首先介绍一下logistic回归算法的思路：1.首先构造或选取一个预测函数，比如Sigmod，RELU这种，用来进行最后的分类。（即下文中h函数）2.构造一个代价函数（或称为损失函数）来表示输出和真实值之间的损失值（即下文中l函数）3.我...
TensorFlow深度学习实现Logistic回归模型
在机器学习领域，Logistic回归是最早被研究和应用的算法之一。由于其简洁性和易于实现的特性，它在许多实际应用中充当了基线模型的角色。本资源详细探讨了如何使用Python的TensorFlow库来构建一个深层的人工神经网络...
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