1.1 神经网络入门-逻辑斯底回归模型

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#人工智能 #数据结构与算法

本文介绍神经网络的基本单元——神经元，及其如何通过特定设置转换为逻辑斯底回归模型，用于数据规律学习和预测。

1.1 神经元-逻辑斯底回归模型

  • 神经元 ：神经网络的最小结构，多个神经元组合在一起，就可以形成一个神经网络

  • 逻辑回归模型：神经元经过设置之后就能变成一个模型，叫做逻辑斯底回归模型

  • 神经网络训练：知道了神经网络的结构之后，如何调整参数，使得神经网络能够在数据上学到规律，做出好的预测

  • 神经元的基本结构：

​ 注：b可以泛化为1*b，其中的1泛化为输入x，b泛化为w。

  • 逻辑斯蒂回归模型的公式

神经网络学习笔记（八）:线性回归模型（下）
qq_18515405的专栏
12-04 1602
在前面我们所讨论的Rosenblatt感知机是解决线性可分模式分类问题的第一个学习算法。而由Widrow和Hoff(1960)提出的最小均方算法(LMS)是第一个解决如预测和信道均等化等问题的线性自适应滤波算法。 LMS算法结构：   与感知机结构类似，该算法也是有M维输入以及单一输出构成的数据集：   其中                        
逻辑斯底回归的特征、多分类问题及过拟合问题
keepreder
07-30 4120
首先，Logistic回归虽然名字里带“回归”，但是它实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，此外还能解决非线性问题。 LR分类器(Logistic Regression Classifier)目的就是从训练数据特征学习出一个0/1分类模型--这个模型以样本特征的线性组合作为自变量，使用logistic函数将自变量映射到(0,1)上。因此LR分类器的求解就是求解一组权值，当有一新样本过来时，首
02 神经元-逻辑斯底回归模型
qq_41033011的博客
10-26 572
学习深度学习，我先从神经网络开始。在介绍神经网络之前，先介绍一下什么是神经元。 神经元 神经元是神经网络的最小结构，将多个神经元组合在一起就形成了神经网络。神经元也可以经过一些设置之后形成一个逻辑回归模型。 神经元可以看成是最小的神经网络。下图是神经元的基本结构图，神经元有多个输入，一个输出。下图中的输入 x1x_1x1​，x2x_2x2​，x3x_3x3​ 分别通过加权然后求和得到了得到了神经元中的值 W∗xW*xW∗x，然后把该值送到一个函数 hhh 中，然后得到输出。 这里需要注意一点的就是，上图为
深度学习 神经网络 逻辑斯蒂回归模型
Jason
04-25 717
神经元二分类多分类目标函数平方差损失交叉熵损失梯度下降 神经元 hW,b(x)=f(WTx)=f(∑i=13Wixi+b)h_{W, b}(x) = f(W^Tx) = f(\sum^{3}_{i=1}W_ix_i+b)hW,b​(x)=f(WTx)=f(i=1∑3​Wi​xi​+b) WWW 表示权重 xxx 表示特征 f()f()f() 表示激活函数 bbb 是偏置, 如图中的 +1, ...
机器学习法入门篇（1）—神经元-逻辑斯底回归模型
weixin_43205974的博客
06-14 632
神经元-逻辑斯底回归模型 logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y‘的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便...
神经网络实战记录2—neuron2单个神经元在逻辑斯蒂回归模型上的实现
yuanjiu4221的博客
08-24 555
1.打开文件夹 2.导入数据 3.处理数据 4.定义神经网络： y x w b 激活函数 loss 准确率 训练停止条件 5.训练神经网络： 定义： batch_size train_steps test_steps 开始训练 6.其他杂记： （1） 出现这个错误是提醒要更新tensorflow的版本了，anaconda里base(root)—not installed-tensorlow-gpu...
逻辑回归与决策树在分类上的区别
keepreder
07-30 7652
在讨论之前，让我们来看一下逻辑回归和决策树的主要差别： 有些分歧是表面的，例如决策树可以对付缺失值，而逻辑回归需要挖掘人员预先对缺失数据进行处理。但实际上决策树同样要对缺失值做出某种假设和处理。例如CART在遇到一个变量中有缺失情况时，是用次级变量进行替换切分。这种做法在逻辑回归中也可以办到，但需要单独的编程。而在决策树中，这一步已经嵌入软件的算法引擎。 从实质上看，决
【机器学习】逻辑回归和sklearn运用实战（Logistic Regression）
kristing的博客
05-02 4013
逻辑回归（Logistic Regression） 逻辑斯底回归是用于解决分类问题的一种方法，可以用于二分类，也可以用于多分类。 二分类：P(Y=1∣x)=exp(w⋅x+b)1+exp(w⋅x+b)P(Y=1|x)=\frac{exp(w\cdot{x}+b)}{1+exp(w\cdot{x}+b)}P(Y=1∣x)=1+exp(w⋅x+b)exp(w⋅x+b)​ \qquad\quadP(Y=...
全连接神经网络 python实现
wangdongjie1993的专栏
10-03 6033
神经网络解决手写数字识别问题 神经网络是深度学习的基础，其强大的拟合和学习能力，让其在图像识别，人工智能方面表现十分出众，这里不介绍神经网络的原理结构，(这一部分在网上非常多)，这里给出笔者利用纯python写的神经网络代码，实现了对sklearn库中的digits数据集的识别，准确率在93%以上 代码如下，详细见代码注释import numpy as np #激活函数tanh def tanh
logistic regression（二项 logistic 与 多项logistic ）
hfutxiaoguozhi的博客
12-19 7194
逻辑斯蒂回归 基本思想 数学推导 基于R的案例 结论 基本思想这一讲给大家介绍一下，广义线性回归模型当中的一个最为典型的模型，逻辑斯底回归（logistic regression）。估计大家都见过。我们最长用到的是二值逻辑斯底回归，多项逻辑斯底书里边介绍的少。今天我们重点说一下，二项逻辑斯底回归和多项逻辑斯底回归。我们先简单聊聊传统的线性回归，我们说线性回归就是y=k0+k1xy=k_0+k_1x,
python 深度学习（2） -- 神经网络回归模型
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ouprince
07-12 2万+
我们使用波士顿数据构建我们的神经网络回归模型，样本包含了 14 个变量的 506 个例子/观察 结果。波士顿数据包含在 sklearn 包中 from sklearn import datasets boston = datasets.load_boston() x,y = boston.data,boston.target 然后我们将数据进行标准化，在传统的统计分析中，通常将变量进行标准...
【手把手教你】搭建神经网络（回归）
m0_37940804的博客
05-11 1万+
大家好，我是羽峰，今天要和大家分享是回归 (regression)问题，希望通过今天的讲解，各位对回归问题能有个更好的认识。 1.认识回归 回归问题是机器学习三大基本模型中很重要的一环，其功能是建模和分析变量之间的关系。 回归问题多用来预测预测出如价格或概率这样连续值的输出，如预测房价、未来的天气情况等等。例如我们根据一个地区的若干年的PM2.5数值变化来估计某一天该地区的PM2.5值大小，预测值与当天实际数值大小越接近，回归分析算法的可信度越高。相对于分类(classification)问题...
线性回归、逻辑斯蒂回归、神经网络的区别
YG的博客
04-23 1704
主要记一下逻辑斯蒂和神经网络的区别吧
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression）
Allenlzcoder的博客
03-31 361
逻辑斯蒂回归（Logistic Regression） 博客转载自：https://blog.csdn.net/daunxx/article/details/51816588 一篇写逻辑斯蒂回归挺好的博客，改天转载过来~
逻辑回归与神经网络还有Softmax regression的关系与区别
weixin_30480075的博客
08-21 966
　　本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络） 之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解 Logistic Regression（逻辑回...
人工神经网络的拓扑结构,三层神经网络结构图
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08-20 2602
BP（BackPropagation）神经网络是1986年由Rumelhart和McCelland为首的科学家小组提出，是一种按误差逆传播算法训练的多层前馈网络，是目前应用最广泛的神经网络模型之一。BP网络能学习和存贮大量的输入-输出模式映射关系，而无需事前揭示描述这种映射关系的数学方程。它的学习规则是使用最速下降法，通过反向传播来不断调整网络的权值和阈值，使网络的误差平方和最小。BP神经网络模型拓扑结构包括输入层（input）、隐层(hiddenlayer)和输出层(outputlayer)。
逻辑斯蒂（logistic）回归深入理解、阐述与实现
weixin_30387663的博客
12-17 1524
第一节中说了，logistic 回归和线性回归的区别是：线性回归是根据样本X各个维度的Xi的线性叠加（线性叠加的权重系数wi就是模型的参数）来得到预测值的Y，然后最小化所有的样本预测值Y与真实值y'的误差来求得模型参数。我们看到这里的模型的值Y是样本X各个维度的Xi的线性叠加，是线性的。 Y=WX (假设W>0),Y的大小是随着X各个维度的叠加和的大小线性增加的，如图（x为了方便取1维）：...
机器学习/CNN系列小问题（1）：逻辑回归和神经网络之间有什么关系？
tina的博客
05-31 2万+
本文讨论的关键词：Logistic Regression（逻辑回归）、Neural Networks（神经网络）之前在学习LR和NN的时候，一直对它们独立学习思考，就简单当做是机器学习中的两个不同的models，从来没有放在一起观察过，最近通过阅读网络资料，才发现，原来LR和NN之间是有一定的联系的，了解它们之间的联系后，可以更好地理解Logistic Regression（逻辑回归）和Neural
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