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沙龙
1
回答
关于
θ
的
某些
值
的
logistic
回归
输出
NaN
的
代价
函数
python
、
python-3.x
、
machine-learning
、
logistic-regression
、
gradient-descent
虽然只使用numpy库实现逻辑
回归
,但我为成本
函数
编写了以下代码: #sigmoid function sigma = 1/(1+np.exp(-z)) returnX
的
第一列是1。对于θ= 0,0,0,成本
函数
输出
0.693,这是正确
的
成本,但是对于θ= 1,-1,1,它
输出
: /usr/local/lib/python3.6/dist-packages/ip
浏览 8
提问于2020-04-25
得票数 0
1
回答
logistic
回归
中
的
梯度下降
logistic-regression
、
linear-regression
、
gradient-descent
、
cost-function
Logistic
和线性
回归
具有不同
的
成本
函数
。但我不明白
logistic
回归
中
的
梯度下降与线性
回归
是如何一致
的
。 通过推导平方误差
代价
函数
,得到了梯度下降公式。然而,在
Logistic
回归
中,我们使用了一个对数成本
函数
。我想我在这里迷路了。
浏览 0
提问于2018-01-22
得票数 1
回答已采纳
2
回答
logistic
回归
和线性
回归
有什么区别?
machine-learning
、
neural-network
、
linear-regression
、
logistic-regression
、
loss-function
我知道线性
回归
做“
回归
”,
logistic
回归
做“分类”。当我们实现这两种方法时,我能注意到
的
唯一不同是损失
函数
:线性
回归
使用均方误差这样
的
损失
函数
,
logistic
使用交叉熵。还有什么我不知道
的
区别吗?
浏览 0
提问于2018-09-14
得票数 1
回答已采纳
2
回答
为什么
logistic
回归
被称为
回归
?
machine-learning
、
classification
、
regression
、
logistic-regression
根据我所理解
的
,线性
回归
可以预测可以具有连续
值
的
结果,而
logistic
回归
预测
的
结果是离散
的
。在我看来,
logistic
回归
类似于一个分类问题。所以,为什么叫
回归
? 还有一个相关
的
问题:
浏览 9
提问于2015-05-28
得票数 7
回答已采纳
4
回答
logistic
回归
与softmax
回归
的
差异
algorithm
、
machine-learning
、
classification
、
logistic-regression
、
softmax
我知道
logistic
回归
适用于二元分类,而softmax
回归
则适用于多类问题.如果我用相同
的
数据训练多个
logistic
回归
模型,并将它们
的
结果归一化,得到多类分类器而不是使用一个softmax模型,我想结果是一样
的
。我可以说:“所有的多类分类器都是二进制分类器
的
级联结果”。(神经元网络除外)
浏览 3
提问于2016-03-17
得票数 24
回答已采纳
5
回答
有人能给我解释一下
logistic
回归
中
的
代价
函数
和梯度下降方程之间
的
区别吗?
machine-learning
我正在学习
关于
Logistic
回归
的
ML课程,以及Manning
的
机器学习实践。我正在尝试通过用Python实现所有的东西来学习。这两者之间
的
区别是什么?
浏览 1
提问于2012-11-29
得票数 56
回答已采纳
1
回答
Logistic
回归
损失
函数
到Softmax
的
转换
java
、
logistic-regression
、
gradient-descent
、
softmax
我目前有一个程序,它采用特征向量和分类,并将其应用于已知
的
权重向量,以使用
Logistic
回归
生成损失梯度。featureSize; j++) { } 我正在尝试做
的
是使用Softmax
回归
实现类似的东西,但是我在网上找到
的
Softmax
的
所有信息并不完全遵循我所知道
的
关于
浏览 5
提问于2016-05-23
得票数 0
3
回答
对于
Logistic
回归
,为什么选择特定
的
物流功能而不是其他物流功能呢?
logistic-regression
logistic
回归
的
logistic
函数
为:\frac{e^{B_{0} + B_{1}x}}{1 + e^{B_{0} + B_{1}x}}。为什么要用这个?
浏览 0
提问于2022-04-15
得票数 5
3
回答
最小二乘优化
classification
、
statistics
、
optimization
、
machine-learning-model
用\hat{\beta} = (Y - \beta X)^T (Y-\beta X)给出
的
成本
函数
来评价\beta
的
权重。这里,X是数据,Y是
输出
。利用导数,我们得到了权
值
的
估计。这是最小二乘公式。( 1)当观测(
输出
) y_i、i=1,2,..,N数为范畴时,能使用最小二乘(LS)吗?我不太明白使用LS
的
分类问题是如何用导数来处理分类案例
的
。 ( 2)当数据X为一次热编码时,可以使用LS吗?
浏览 0
提问于2019-02-10
得票数 6
回答已采纳
1
回答
Logit
函数
的
目的是什么?在建模过程
的
哪个阶段使用这个logit
函数
?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著
的
函数
(或者说方程): 在
logistic
回归
模型
的
建立过程中,这些方程中
的
哪一个被使用我想知道logit
函数
在
logistic
回归
建模过程中
的
真正目的。在
Logistic
<e
浏览 3
提问于2019-06-03
得票数 0
2
回答
SVM与
Logistic
回归
的
差异
machine-learning
、
classification
、
svm
、
logistic-regression
、
generalization
我正在阅读
关于
SVM
的
文章,我已经面对了非核化
的
SVMs只不过是线性分离器
的
观点。因此,SVM和
logistic
回归
之间
的
唯一区别是选择边界
的
标准吗?显然,SVM选择最大边缘分类器,
logistic
回归
是cross-entropy损失最小化
的
分类器。在
某些
情况下,SVM
的
表现要好于
logistic
回归
,反之亦然?
浏览 0
提问于2018-05-09
得票数 12
回答已采纳
1
回答
Logit
函数
的
目的是什么?在建模过程
的
哪个阶段使用这个logit
函数
?
logistic-regression
在
logistic
回归
算法中,我们有两个显著
的
函数
(或方程):1.
Logistic
回归
函数
。2. Logit功能。 我想知道:( a )在逻辑
回归
模型
的
建立过程中,使用了哪些方程(S)?我想知道logit
函数
在
logistic
回归
建模过程中
的
真正目的。在
Logistic
回归
建模中,有几个与logit
函数
<em
浏览 0
提问于2019-06-05
得票数 2
14
回答
线性
回归
和逻辑
回归
的
区别是什么?
machine-learning
、
data-mining
、
linear-regression
当我们必须预测 (或离散)结果
的
值
时,我们使用。我相信我们也可以使用来预测给定输入
值
的
结果
的
值
。 那么,这两种方法有什么不同呢?
浏览 4
提问于2012-08-28
得票数 269
回答已采纳
2
回答
Logistic
回归
和单神经元感知器有什么不同?
machine-learning
、
logistic-regression
、
perceptron
两者似乎都在做同样
的
事情,想知道两者之间是否有什么不同。
浏览 2
提问于2020-01-03
得票数 1
1
回答
ANN,RNN与
logistic
回归
和CRF
的
关系如何?
neural-network
、
logistic-regression
、
naive-bayes-classifier
、
rnn
这个问题是
关于
将神经网络
的
类别放在其他模型
的
角度上。在Sutton和McCallum
的
“条件随机场简介”中,给出了如下数字:这表明朴素Bayes和
Logistic
回归
形成了一个生成/鉴别对,线性链CRFs是
logistic
回归
对序列
的
自然扩展。我
的
问题是:是否有可能将这个数字扩展到包含(
某些
种类)神经网络?例如,一个简单
的
前馈神经网络可以看作是具有激活
函数<
浏览 0
提问于2018-05-31
得票数 5
回答已采纳
1
回答
Python Theano中
的
二进制
输出
神经网络
python
、
networking
、
theano
、
nnet
作为个人项目的一部分,我试图用自己
的
数据修改Theano文档()中给出
的
示例代码。classifier = MLP(rng=rng, input=x, n_in=49, n_hidden=n_hidden, n_out=1)Traceback我
的
培训数据
的
输出
(在转换为theano共享类型之前)如
浏览 3
提问于2014-05-19
得票数 4
回答已采纳
2
回答
对于大
的
正输入,Sigmoid
函数
返回1
python
、
machine-learning
、
logistic-regression
、
sigmoid
我用Python编写了以下
函数
来计算标量、向量或矩阵
的
sigmoid
函数
。def sigmoid(z): return sig 对于相对较大
的
z正值,e^-z返回一个非常小
的
接近零(0)
的
值
,从而使sig
的
值
四舍五入为1。我
的
最终目标是确定
logistic
回归
算法
的
代价</
浏览 0
提问于2018-09-20
得票数 6
回答已采纳
3
回答
如何对非二元变量进行
logistic
回归
?
r
、
regression
、
logistic-regression
、
estimation
我只想在R中进行三级
logistic
回归
。让我们定义一些人工数据:y <- sample(0:2, 100, replace = T)我
的
变量y包含三个数字- 0、1和2。所以我认为最简单
的
方法就是使用:然而,我得到
的
信息是,y应该在0,1之间。您知道我如何能够执行这种
回归
吗?请注意-我知道执行多级
logis
浏览 4
提问于2021-04-17
得票数 1
回答已采纳
3
回答
ValueError: endog必须在单位间隔内
python
、
regression
、
statsmodels
在使用statsmodel时,我收到了一个奇怪
的
错误:ValueError: endog must be in the unit interval.,有人能给我更多
关于
这个错误
的
信息吗?产生错误
的
代码:Multiple regression with dummy variables. import statsmodels.api
浏览 0
提问于2015-07-09
得票数 11
3
回答
我应该使用哪种类型
的
回归
dataset
、
regression
、
logistic-regression
我有一个数据集,提供
关于
不育和原因
的
数据。数据集主要为0,1以表示“是”和“否”。然而,有些字段有“有时”、“经常”,它们将由-1或2表示。我只学会了如何处理分类数据,即1,0和数字数据。所以我
的
问题是,除了1和0之外,还有更多
的
选项,我应该使用哪种类型
的
回归
?
Logistic
回归
还是线性
回归
?
浏览 0
提问于2018-03-04
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