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computed计算属性值是函数的监控的数据

，不会重新计算 如果一个属性是由其他属性计算而来的，这个属性依赖其他属性，一般使用 computed computed 计算属性值是函数时，默认使用get方法。...如果属性值是属性值时，属性有一个get和set方法，当数据发生变化时会调用set方法。...computed:{ //属性值为函数 perName:function(){ return this.per.name }, //属性值为属性值 full:{ get(){ },...，就需要执行相应的操作 监听数据发生变化时，会触发其他操作，函数有两个参数： immediate ：组件加载立即触发回调函数 deep：深度监听，主要针对复杂数据，如监听对象时，添加深度监听，任意的属性值改变都会触发...注意：对象添加深度监听之后，输出的新旧值是一样的。 computed 页面重新渲染时，不会重复计算，而 watch 会重新计算，所以 computed 性能更高些。

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构造函数没有返回值是怎么赋值的？

个人原创100W+访问量博客：点击前往，查看更多 转自：艾小仙 众所周知，在java里是不能给构造函数写返回值的，如果在低版本的编译器定义一个构造器写上返回值可能会报错，高版本里面他就是一个普通的方法。...可是如果构造函数没有返回值，那么比如Test t = new Test()我们new一个对象的时候是怎么赋值的呢？...构造函数有返回值吗 写一段代码测试一下： public class Test { public Test() { } public static void main...4: invokespecial #7 // Method "init":()V，调用构造函数，V代表void无返回值，那么init代表什么含义？...init代表着虚拟机调用构造函数，现在情况很明显，构造函数返回类型是void，那么它究竟是怎么赋值的呢？

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第一章2.1-2.4二分分类,logistic回归,梯度下降法

x,可能是一张图,你需要将其识别出这是不是一张猫图,你需要一个算法,给出一个预测值,这里我们将预测值表示为 .就是你对 y 的预测,正式的说你希望 y 是一个预测的概率值.当输入特征 x 满足条件时...y 是一个有可能是一个比 1 大的数,有可能是负数的值,而我们需要计算的概率应该是在 0~1 之间的范围内.所以我们单纯的计算这样的 是没有意义的,所以在 logistic regression...或者是差的平方的 1/2.结果表明你可以这样做,但是通常在 logistic 回归中,大家都不这样做,因为使用这个 loss function 在做优化问题时,优化函数会变成非凸的最后会得到很多个局部最优解...cost function loss function(损失函数)只适用于单个训练样本,但是 cost function(成本函数)则是基于整体训练集.所以在训练 logistic regression...J(W,b)在某一点的值,我们想要做的就是找到这样的 W 和 b 使其对应的成本函数 J 值是最小值.我们这里使用的 cost function 是交叉熵函数是一个凸函数,这是 logistic 回归使用这个特定成本函数

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机器学习篇(六)

不管是广告点击还是是否为垃圾邮箱,这些都是简单的二分类问题.也就是说逻辑回归擅长于二分类问题。 逻辑回归的公式和线性回归公式是一样的。所以线性回归中的问题,在逻辑回归中一样会遇见。 比如过拟合等。...逻辑回归将一个线性回归的输入转换成了一个分类问题。这就是逻辑回归的核心。 这个核心叫做sigmoid函数。 sigmoid函数的样子： ? sigmoid函数将闲心回归的输入转变成了0~1之间的值。...也就是说将回归函数的值通过sigmoid函数映射成0~1之间的值就转换成了概率问题也就是分类问题。 由于逻辑回归和线性回归原理一样,但是由于转变成了分类问题,算是函数不一样,并且只能用梯度下降求解。...在逻辑回归中使用的损失函数是：对数似然损失函数。 对数似然损失函数的值越小，说明预测的类别准确率就越高。...在逻辑回归中以概率小的那个特征为依据，比如是否患有癌症，会算出 没有患癌症的概率计算出来。

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机器学习-理解Logistic Regression

阈值的设置是Logistic回归的一个非常重要的方面，并且取决于分类问题本身。 阈值的决定主要受精度和召回值的影响。 理想情况下，我们希望精度和召回都是1，但很少这种情况。...在Precision-Recall权衡的情况下，我们使用以下参数来决定thresold： 1.低精度/高回调：在我们想要减少假阴性数量而不必减少误报数量的应用中，我们选择具有低精度值或高回调值的决策值。...意：梯度下降是估算 ? 的众多方法之一。 基本上，这些是更高级的算法，一旦您定义了成本函数和渐变，就可以在Python中轻松运行。...Logistic回归中，输出变量可以具有两个以上可能的离散输出。...这里，输出变量是数字值，它可以取出（0,12,3,4,5,6,7,8,9）中的值。 下面给出了使用scikit实现Multinomial Logisitc回归 - 学习对数字数据集进行预测。

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吴恩达深度学习笔记 2.6~2.9 logistic中的梯度下降

之前我们已经了解了Coss Function的定义,它是一个convex,所以我们能找到它的全局最优解,我们可以先可以先随便选取一组w,b,求得刚开始J(w,b)对w的偏导,用公式: 我们可以对w进行更新...逻辑回归中包含了正向传播和反向传播,用一个计算图来表示其过程 计算图: 举一个简单的例子例: 把j(a,b,c)看作logistic回归成本函数j=3(a+bc),它的计算过程为让u=bc,v=a+u...得j=3v 其中正向传播为从左到右得到成本函数的过程 反向传播为对其进行求导得到dJ/da,dJ/db,dJ/dc 现在对一个逻辑回归进行梯度计算: 给定的逻辑回归中,Loss Function 表达式如下...: 对于正向传播非常简单,假设输入样本x有两个特征值(x1,x2)则对应的w为w1,w2,则对应的最后的Loss Fuction如下:  对于反向传播计算如下: 得到dz以后就可以对w1,w2进行求导了...则梯度下降算法为 上述表示的是单个样本的logistic回归,对于多个样本的logistic回归表示如下: Cost Function为: 假设该logistic回归有两个特征值,那么dw1,dw2,

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线性回归

《机器学习实战》这本书也有线性回归的内容，不过放在比较后面的第8章，而且书中给出的解法是直接求解法，并没有采用梯度下降算法。...线性回归 在[机器学习实战札记] Logistic回归中，我们了解到回归的定义，其目的是预测数值型的目标值，最直接的方法是依据输入写出一个目标值的计算公式。...理想的情况下，J的函数值为0。现在的问题是，如何取θ0, θ1值，使得J(θ)最小。...右面曲线的含义是，选取任何颜色并沿着“圆”走，会获得相同的成本函数值。例如，上面绿线上的三个绿色点对于J(θ0，θ1)具有相同的值。...梯度递减算法 在x轴上放置θ0，在y轴上放置θ1，在垂直z轴上放置代价函数，那么图上的点将是使用我们的假设与那些特定theta参数的成本函数的结果，如下面的图表所示： ?

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R语言逻辑回归和泊松回归模型对发生交通事故概率建模

利用泊松过程模型，我们可以获得 这意味着在一年的前六个月中没有索赔的概率是一年中没有索赔的平方根。...例如对数线性模型（Logistic回归算法）。...因为暴露数是年概率的幂，所以如果 是指数函数（或   对数链接函数）  ，因为 现在，我们对其进行编码， Error: no valid set of coefficients has been...中的偏最小二乘回归（PLSR）和主成分回归（PCR） 4.R语言泊松Poisson回归模型分析案例 5.R语言回归中的Hosmer-Lemeshow拟合优度检验 6.r语言中对LASSO回归，Ridge...岭回归和Elastic Net模型实现 7.在R语言中实现Logistic逻辑回归 8.python用线性回归预测股票价格 9.R语言如何在生存分析与Cox回归中计算IDI，NRI指标

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深度学习教程 | 神经网络基础

1.3 逻辑回归的损失函数 [逻辑回归的代价函数 Logistic Regression Cost Function] 在机器学习中，损失函数(loss function)用于量化衡量预测结果与真实值之间的差距...我们定义代价函数(Cost Function，或者称作成本函数)为全体训练样本上的表现，即m个样本的损失函数的平均值，反映了m个样本的预测输出与真实样本输出y的平均接近程度。...Gradient Descent] 刚才我们了解了损失函数(Loss Function)与成本函数定义，下一步我们就要找到最优的w和b值，最小化m个训练样本的Cost Function。...[计算图] 从计算图上来看，从右到左，J是v的函数，v是u的函数，u是b的函数。...[计算图] 此时从右到左，J是v的函数，v是u的函数，u是c的函数。

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Logistic 回归为什么适用于二分类问题？

首先，Logistic 回归模型基于概率的理念，通过 Sigmoid 函数转换输入特征的线性组合，将任意实数映射到 [0, 1] 区间内。...这样的输出可以解释为预测某个类别的概率，是处理二分类问题的理想选择。因为它自然地将预测值限制在两个可能的类别之间。...这种方式使逻辑回归不仅能够提供关于分类的概率信息，还能直接给出分类决策，非常适合处理二分类问题。 此外，Logistic 回归之所以受到青睐，主要是因为它简单、易于理解且可解释性强。...值得注意的是，虽然 Logistic 回归最初是为二分类问题设计的，但通过一些策略，如 “一对其余” （One-vs-Rest）和 Softmax 函数，它可以成功应用于多分类问题。...系数大小：系数大小反映了特征对结果影响的强度，其绝对值越大，影响越显著。 在实际应用中，Logistic 回归模型通过调整正则化强度（C）来平衡模型的拟合度和复杂度，以优化泛化能力。

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Golang 函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值

1.接口简介 Interface 是一组抽象方法（未具体实现的方法，仅包含方法名参数返回值的方法）的集合，如果实现了 interface 中的所有方法，即该类型就实现了该接口。...接口声明格式： type InterfaceName interface { //方法列表 } 2.函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值 函数返回类型是接口时返回对象的指针还是值，这个要看具体的需要...期望原对象在后续的操作中被修改则返回对象的指针。返回对象的值则返回的是对象的副本，对对象副本的修改不会影响原对象。 返回对象的指针示例。...=createEmployeeObj() o.Set() o.Print() e.Print() } 输出结果： company=alibaba company=alibaba 可见函数返回类型是接口时返回对象的指针...company="alibaba" e1.Print() } e.Print() } 输出结果： company=alibaba company=tencent 可见函数返回类型是接口时返回对象的值

7.9K30

小心此坑：Python 函数参数的默认值是可变对象

看到了有给 Python 函数参数的默认值传递可变对象，以此来加快斐波那契函数的递归速度，代码如下： def fib(n, cache={0: 0, 1: 1}): if n not in cache...，参数的默认值就是对象的属性，在编译阶段参数的默认值就已经绑定到该函数，如果是可变对象，Python 函数参数的默认值在会被存储，并被所有的调用者共享，也就是说，一个函数的参数默认值如果是一个可变对象，...id 是一样的，说明它们用到的是 li 是同一个，这就参数的默认值是可变对象的逻辑，对于所有的调用者来讲，是共享的。...最好的方式是不要使用可变对象作为函数默认值。...最后 我想那个 fib 函数的实现可能会让你印象深刻，不过请注意，这样的用法非常危险，不可用于自己的代码中。

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学习笔记 | 吴恩达之神经网络和深度学习

在logistic回归中，我们会定义一个不同的损失函数，它有着与误差平方相似的作用，这会给我们一个凸的优化问题，就很容易去做优化。在logistic回归中，我们用到的损失函数如下： ?...可以看出，成本函数J是一个凸函数，和非凸的函数不一样，非凸函数有很多的局部最优，因此，我们使用为凸函数的J(w，b)，凸函数的这个性质是我们为啥使用这个特定的成本函数J做logistic回归一个很重要的原因...当前J(w)的梯度下降法只有参数w，在logistic回归中，你的成本函数是一个含有w和b的函数，在这种情况下，梯度下降的内循环就是这里的这个东西，你必须重复的计算，通过w:=w-α*dw【d(j(w,...在logistc回归中，J是想要最小化的成本函数，可以看出，通过一个从左到右的过程，你可以计算出J的值，计算导数就是一个从右到左的过程，刚好与从左到右传播的过程相反。...2.17 jupyter notebook的基本使用 shift + enter 运行代码 2.18 logistic回归损失函数解释 这节中，将给出关于成本函数的简洁的证明。 公式集合： ?

1.1K40

神经网络和深度学习(吴恩达-Andrew-Ng)：一二周学习笔记

在logistic回归中，我们会定义一个不同的损失函数，它有着与误差平方相似的作用，这会给我们一个凸的优化问题，就很容易去做优化。在logistic回归中，我们用到的损失函数如下： ?...w和b使其对应的成本函数J值，是最小值。...可以看出，成本函数J是一个凸函数，和非凸的函数不一样，非凸函数有很多的局部最优，因此，我们使用为凸函数的J(w，b)，凸函数的这个性质是我们为啥使用这个特定的成本函数J做logistic回归一个很重要的原因...当前J(w)的梯度下降法只有参数w，在logistic回归中，你的成本函数是一个含有w和b的函数，在这种情况下，梯度下降的内循环就是这里的这个东西，你必须重复的计算，通过w:=w-α*dw【d(j(w,...在logistc回归中，J是想要最小化的成本函数，可以看出，通过一个从左到右的过程，你可以计算出J的值，计算导数就是一个从右到左的过程，刚好与从左到右传播的过程相反。

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【深度学习】含神经网络、CNN、RNN推理

1.神经网络 1.1 什么是神经网络 2神经网络前提 2.1二分分类 2.2logistic回归 2.3logistic回归损失函数 2.4 梯度下降法 2.5 logistic回归中的梯度下降法 2.6...因此字母头上加个“^”表示回归值，表示真实值的一种预测，实际的观测值与回归值是存在偏差的 2.2logistic回归 logistic回归【Logistic regression】是一个用于二分分类【binary...classification】的算法 2.3logistic回归损失函数 为了训练逻辑回归模型的参数 w 和参数 b ，我们需要一个代价函数【亦称成本函数】，通过训练代价函数来得到参数 w 和参数...) function【损失函数 / 误差函数】是在单个训练样本中定义的，它衡量了在单个训练样本中的表现 Cost function【成本函数】，用于衡量在全体训练样本上的表现 2.4 梯度下降法...理想中的激活函数是下图所示的阶跃函数，它将输入值映射为输出值“0”或“1”，显然“1”对应于神经元兴奋，“0”对应于神经元抑制。

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机器学习之Logistic回归(逻辑蒂斯回归）

三、判别，实际上跟预测有些类似，也是根据Logistic模型，判断某人属于某病或属于某种情况的概率有多大，也就是看一下这个人有多大的可能性是属于某病。...这是Logistic回归最常用的三个用途，实际中的Logistic回归用途是极为广泛的，Logistic回归几乎已经成了流行病学和医学中最常用的分析方法，因为它与多重线性回归相比有很多的优势。...---- 首先，我们先来看一下Logistic回归的学习过程： ? Logistic回归经常应用在病情预测的问题里面。假设给出一位病人的相关信息，那么我们应该如何预测他将来出现心脏病的可能性呢？...然后将s转化成Logistic函数θ(s)\theta(s)： ? ? 函数图像如图所示： ?...在线性分类器中，错误的情况不是正确就是错误（0、1）： ? 在线性回归分析中，错误的偏差值是偏离距离的平方值： ? 那么在Logistic回归中，我们该如何定义呢？

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Softmax算法原理及实现

在上一篇的逻辑回归中，主要是用于处理二分类问题，如果面对的是多分类问题，如手写字识别，其中有十个类别，这时候就需要对逻辑回归进行推广，且同样任意两个类之间都是线性可分的。...Softmax Regression Softmax Regression是Logistic Regression在多分类上的推广，即类标签数量至少为2，也可以用在DNN中最后一层Layer后通过Softmax...同样引入类似逻辑回归中交叉熵损失函数中各类别概率的幂，即指示函数，形式如下： ? 最终损失函数为： ?...梯度下降法 这里求解选用迭代法中的梯度下降法来求解，其优点和原理在上一篇中已给出了通俗易懂的解释。qj梯度表达式为： ? 最后形式为： ?...: sum_cost / m损失函数的值''' m = np.shape(err)[0] sum_cost = 0.0 for i in range(m): if

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