展开

关键词

TensorFlow2.0实现,多

github.comlilihongjavaleeblog_pythontreemastertensorflow_logistic_regression数据集iris.csv,sklearn 鸢尾花数据集这里用元的交叉熵作为的损失函数 categorical_crossentropy:多的对数损失,它是一个多损失函数,可以配合着softmax一起使用。 arg_check_transformation, multiple_gpu_strategy def model_builder(x_data, class_num): if class_num == 2: # sigmoid) model = tf.keras.Sequential() model.compile(loss=binary_crossentropy, optimizer=adam) # 这里用元的交叉熵作为的损失函数 Exception: raise Exception(模型训练错误) print(模型训练完成) if output1: model.save(output1) if __name__ == __main__: #

81110

【机器学习基础】(三):理解、多代码实践

我们可以从预测值的型上简单区:连续变量的预测为,离散变量的预测为。一、1.1 理解我们把连续的预测值进行人工定义,边界的一边定义为1,另一边定义为0。 我们无法使用无穷大和负无穷大进行算术运算,我们通过函数(Sigmoid函数S型函数Logistic函数)可以讲数值计算限定在0-1之间。以上就是的简单解释。 下面我们应用真实的数据案例来进行代码实践。 三、Softmax:多3.1 理解softmax多元Logistic和Softmax都是基于线性模型,两者无本质区别,都是从伯努利结合最大对数似然估计。 截至到本文,你应该对机器学习的概念有了一定的掌握,我们简单梳理一下:机器学习的机器学习的工业化流程特征、标签、实例、模型的概念过拟合、欠拟合损失函数、最小乘法梯度下降、学习率 7.线性

65150
  • 广告
    关闭

    云产品限时秒杀

    云服务器1核2G首年38元,还有多款热门云产品满足您的上云需求

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    LR(Logistic Regression) 模型 进行或多 及梯度下降学习参数

    (Logistic Regression, LR)是传统机器学习中的一种模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。它的起源非常复杂,可以看参考引用1。具体应用实践可以看这里。 问题背景对于问题,给定一个输入特征向量X(例如输入一张图片,通过算法识别它是否是一只猫的图片),算法能够输出预测,称之为hat y,也就是对实际值y的估计。 如果代入带线性的模型中hat y=w^Tx: ? 假设输入X为肿瘤大小,上图表示y值大于0.5时算法预测为恶性肿瘤,小于0.5时预测为良性肿瘤。 如果新加入了一个样本点(最右),那么预测很可能就会如上图不是很准确了,恶性肿瘤的前几个样本点会被线性模型判定为良性肿瘤。 所以对应条件概率布()P(Y|X)为 P(y=1|x;w) = g(w^T x) = frac{1}{1 + e ^ {-w^T * x}} P(y=0|x;w) = g(w^T x) = frac

    24341

    【技术享】

    1.  是一种很容易理解的模型,就相当于y=f(x),表明自变量x与因变量y的关系。 最简单的是线性,但是线性的鲁棒性很差。  是一种减小预测范围,将预测值限定为间的一种模型,其方程与曲线如下图所示。 numOfLinearPredictor表示模型的个数。我们重点看run(input, initialWeights)的实现。它的实现四步。 计算为两种情况,即的情况和多元的情况。虽然多元也可以实现,但是为了效率,compute方法仍然实现了一个的版本。 如果maxMargin为负,那么第一是该数据的别。参考文献【1】模型(Logistic Regression, LR)基础【2】

    48410

    CS229 课程笔记之

    之前我们讨论的是问题,即输出是连续值,现在我们来讨论输出是离散值的问题。本节我们将专注于问题,即输出 只能取 和 两个值。 1 如果将线性模型直接应用于问题,会产生取值不在 0 和 1 之间的问题,所以我们引入模型:image.png ?

    12850

    python _python实现

    参考链接: 了解 Python实现定义  logistic又称logistic析,是一种广义的线性析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域。 为发生概率除以没有发生概率再取对数,且因变量为变量或某事件的发生率。  例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等。 ***摘自百度百科  的使用  属于算法,但个人感觉这是一个的算法,可以是,或者多,多不太好解释,而且如果自变量中含有变量,需要我们转化成虚拟变量(也叫哑元变量 的实现  下面是一个我在网上查看到的案例,数据是自己生成的,稍微改了几处地方,使用python3,或者anaconda。  此图代表了的生长曲线,趋势基本是一致的;  机器学习算法有很多,模型我目前常用的就是多元了,都是监督学习别。

    20900

    中的多问题

    一般情况下解决多问题有如下两种方式:1)OvR (One vs Rest) 每次将某个与剩下的所有的,n个别进行n次,选择最高的。2). OvO (One vs One) 两两组合,比如四个别有六个组,选择赢数最高的

    17730

    LR主要思想是: 根据现有数据对边界线(Decision Boundary)建立公式,以此进行。 进而可以得到对这些点的拟合直线方程,那么我们根据这个方程,怎么进行呢?请看下面。值型输出函数我们想要的函数应该是: 能接受所有的输入然后预测出别。 在中, 损失函数和似然函数无非就是互为正负关系。只需要在迭代公式中的加法变成减法。因此,对应的公式可以写成?局部最优现象 (Local Optima)? 析数据: 采用任意方法对数据进行析。训练算法: 大部时间将用于训练,训练的目的是为了找到最佳的系数。测试算法: 一旦训练步骤完成,将会很快。 使用算法: 首先,我们需要输入一些数据,并将其转换成对应的结构化数值;接着,基于训练好的系数就可以对这些数值进行简单的计算,判定它们属于哪个别;在这之后,我们就可以在输出的别上做一些其他析工作

    21020

    2 ----2.1 从线性问题可以通过 线性+阈值 去解决吗??image问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够? image2.2 决策边界在(Logistic Regression)里,通常我们并不拟合样本布,而是确定决策边界下面为各式各样的决策边界?image线性决策边界?image? image2.4 从到多我们已经知道问题如何处理了,那么多呢?? image要点总结线性+阈值 解决问题鲁棒性不OKSigmoid函数与决策边界 Sigmoid函数:压缩至0-1之间根据阈值,产生对应的决策边界损失函数 最大似然到对数损失梯度下降 沿着损失函数梯度方向逐步修正参数到多 工程应用经验----3.1 VS 其他模型LR 弱于 SVMGBDTRandomForest... ?

    48030

    模型模型的假设:数据服从伯努利布。 n}right) p boldsymbol{x}_{n}right) &=sum_{n=1}^{N}left(y_{n}-pright) boldsymbol{x}_{n} end{aligned}的决策边界的决策边界如下 代码+L2范数正则化代码 class LogisticRegression(): A simple logistic regression model with L2 regularization subplot(len(alphas), 2, 2*j + 2) lr.plot_test_predictions() if j == 0: title(Test set predictions) show()中为什么使用对数损失而不用平方损失对于

    15110

    1 的介绍和应用1.1 的介绍(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有两个字,但其实是一个模型,并且广泛应用于各个领域之中。 模型的优劣势:优点:实现简单,易于理解和实现;计算代价不高,速度很快,存储资源低;缺点:容易欠拟合,精度可能不高1.2 的应用模型广泛用于各个领域,包括机器学习,大多数医学领域和社会科学 例如,最初由Boyd 等人开发的创伤和损伤严重度评(TRISS)被广泛用于预测受伤患者的死亡率,使用,基于观察到的患者特征(年龄,性别,体重指数,各种血液检查的结果等)析预测发生特定疾病(例如糖尿病 模型现在同样是很多算法的基础组件,比如 任务中基于GBDT算法+LR实现的信用卡交易反欺诈,CTR(点击通过率)预估等,其好处在于输出值自然地落在0到1之间,并且有概率意义。 但同时由于其本质上是一个线性的器,所以不能应对较为复杂的数据情况。很多时候我们也会拿模型去做一些任务尝试的基线(基础水平)。

    16310

    基于的鸢尾花

    2018年8月24日笔记1.数据集Iris(鸢尾花)数据集是多重变量析的数据集。 数据集包含150行数据,为3,每50行数据。 可通过这4个属性预测鸢尾花属于3个种的哪一。 样本数据局部截图: ? 载入数据集的代码如下:from sklearn.datasets import load_irisX = load_iris().datay = load_iris().target3.模型利用交叉验证方法得出模型得

    1.7K10

    【NLP】文本任务之

    我们将其看作一个文本问题,来介绍一系列的文本方案。 数据描述数据为训练集和测试集,训练集包含153165条样本,测试集包含153164条样本,标签为6别是toxic,severe_toxic,obscene,threat,insult,identity_hate 部样本展示如下:?评价指标每标签的AUC的平均值,作为评价指标。方案在这篇文章中,我将介绍最简单也是最常用的一种文本方法——从TFIDF中提取文本的特征,以作为器。 ——,训练模型。 这是一个多标签问题,我们将其看作6个问题求解,即我们假设两两标签是没有关系的。

    34310

    本质是的“”来了!

    机器学习,绕不开预测问题,预测绕不开。本篇介绍最常用的算法:(Logistics Regression),当然随着算法的发展,它也可用于多问题。 下面,就让我们一起来领教一下这处理问题的伟大吧!的过渡?何为“”???理想的最优模型01概率预测?02损失函数????多的扩展应用? 下期再见是线性析的扩展,其通过函数将值映射为概率值,实现了对问题的处理。通过本次学习,对于,你是否掌握了呢?有任何疑问或建议,给有范君留言吧。 下一篇作者将介绍的好伙伴支持向量机,并详细介绍它们之间的区别与联系,希望你不要错过了哦!

    12630

    python

    https:blog.csdn.nethaluoluo211articledetails78761582 模型所做的假设是:? 相应的决策函数为: y=1,if P(y=1|x)>0.5 (实际应用时特定的情况可以选择不同阈值,如果对正例的判别准确性要求高,可以选择阈值大一些,对正例的召要求高,则可以选择阈值小一些) 那么,给定一个模型 当y=1的时候,后面那一项没有了(为1),那就只剩下x属于1的概率,当y=0的时候,第一项没有了(为1),那就只剩下后面那个x属于0的概率(1减去x属于1的概率) 求θ最优值相当于求,θ使得已知样本出现的最大概率 似于其他算法,例如神经网络BP,根据输入样本,已知的x,每次更新θ),其中α为学习速率。 接下来的问题就是对于L(θ)对θ求导了。 delim_whitespace=True, names=, dtype={A: np.float64, B: np.float64, C: np.int64}) # add bias w0 (添加的第一项即偏置

    75110

    本文为 scikit-learn机器学习(第2版)学习笔记常用于任务1. 《统计学习方法》斯谛模型( Logistic Regression,LR)定义:设 XXX 是连续随机变量, XXX 服从 logistic 布是指 XXX 具有下列布函数和密度函数 在中,当预测概率 >= 阈值,预测为正,否则预测为负2. 垃圾邮件过滤从信息中提取 TF-IDF 特征,并使用进行import pandas as pddata = pd.read_csv(SMSSpamCollection, delimiter= ,训练一个器(这个实例是L1吗,是L2吗?)

    29320

    「R」

    问题你想要运用析。方案典型使用于当存在一个离散的响应变量(比如赢和输)和一个与响应变量(也称为结果变量、因变量)的概率或几率相关联的连续预测变量的情况。 它也适用于有多个预测变量的预测。假设我们从内置的mtcars数据集的一部开始,像下面这样,我们将vs作为响应变量,mpg作为一个连续的预测变量,am作为一个(离散)的预测变量。 x可以预测y一样,只不过是两个连续变量,而中被预测的是离散变量),可能适用。 # 执行 —— 下面两种方式等效# logit是布家族的默认模型logr_vm Call: glm(formula = vs ~ mpg, family = binomial(link = # 执行logr_va #> Call: glm(formula = vs ~ am, family = binomial, data = dat)#> #> Coefficients:#> (

    17720

    实战·实现对鸢尾花进行

    实战·实现对鸢尾花进行代码 使用均方根误差import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltimport

    68750

    线性

    在读研期间,一直在帮导师做技术开发,甚至偶尔做一做美工(帮导师和实验室博士生画个图啥的),算法还是较少接触的,其实,我发现,算法还是蛮好玩的,昨晚看了B站一个美女算法工程师讲了线性两种算法 3)总结(3部) 1.构造预测函数(也就是构造那个拟合的直线,这里是多维线性) 2.构造损失函数 3.最小化损失函数? 概念3:详解。 细说:是在线性的基础上嵌套了一个sigmoid函数,目的是将线性函数的结果映射到sigmoid函数中(如下图)。 如果我们令 g(Y)的值在某个实数区间的时候是别A,在另一个实数区间的时候是别B,以此推,就得到了一个模型。 如果结果的别只有两种,那么就是一个模型了。 的出发点就是从这来的。? 步骤:(构造过程可借鉴这里) 1)构造预测函数 2)构造损失函数 3)最小化损失函数?

    27210

    机器学习day7-问题

    机器学习day7-问题,是最常见最基础的模型。与线性处理的是问题,线性处理问题。 两者都是采用极大似然估计对训练样本建模,线性使用最小乘法,则是似然函数。 ?处理的多问题多项,Softmax Regression。 ?其中,?为模型的参数,而? 可以看成对概率的一化。一般来说,多项具有参数冗余的特点,给?同时加上减去一个向量,预测结果不变。当别为2。 ? 因此,可以同时减去一个参数,比如说,减去?。 ? 其中? 多问题同理,只是在上面进行了扩展。例如:当样本存在多个标签,比如5个,那么我们可以训练5个器,第i个器表示结果是不是属于第i。因此我们的标签设置的是第i和非第i

    18120

    扫码关注云+社区

    领取腾讯云代金券