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TensorFlow HOWTO 1.3

1.3 将线性的模型改一改,就可以用于二分类。拟合样本属于某个分类,也就是样本为正样本的概率。 操作步骤 导入所需的包。 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib as mpl import matplotlib.pyplot as plt import 扩展阅读 斯坦福 CS229 笔记:六、

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斯坦福tensorflow教程-tensorflow 实现03_logreg_placeholder.py实验结果utils.py

yanqiang@cyou-inc.com import os os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' import numpy as np import tensorflow input_data.read_data_sets('data/mnist', one_hot=True) # mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data/", one_hot=True) 这个使用tensorflow os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2' from matplotlib import pyplot as plt import numpy as np import tensorflow

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    TensorFlow线性实战

    TensorFlow线性实战 议程 Review Linear regression on birth/life data Control Flow tf.data Optimizers , gradients Logistic regression on MNIST Loss functions ---- 一、TensorFlow线性 ---- 顾 计算图 TensorFlow 中的线性 数据与模型概要 建模之间的线性关系: 因变量Y. import pandas as pd 第一种方式读取(官方) def read_data(filename): ''' 读取birth_life_2010.txt 数据 data:返numpy ---- 数据集:MNIST Database 每个图像都是一个28x28阵列,被展平为1-d张量,大小为784 X: 手写数字图像 Y: 数字值 任务:识别图中的数字 模型:Y_predicted

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    python _python实现

    参考链接: 了解 Python实现 定义   logistic又称logistic分析,是一种广义的线性分析模型,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,且因变量为二分类的分类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分类的算法,可以是二分类,或者多分类,多分类不太好解释,而且如果自变量中含有分类变量,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二分类案例,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;   机器学习分类算法有很多,模型我目前常用的就是多元了,都是监督学习类别。

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    2 ---- 2.1 从线性 分类问题可以通过 线性+阈值 去解决吗? ? image 分类问题 在有噪声点的情况下,阈值偏移大,健壮性不够 ? image 2.2 决策边界 在(Logistic Regression)里,通常我们并不拟合样本分布,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 要点总结 线性+阈值 解决分类问题鲁棒性不OK Sigmoid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 工程应用经验 ---- 3.1 VS 其他模型 LR 弱于 SVM/GBDT/RandomForest... ? 数据要做好预处理 样本与数据处理 数据样本采样 特征离散化、独热向量编码 工具包 Liblinear | Spark | Scikit-learn 4 数据案例讲解 ---- 4.1 Python完成线性

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    Sigmoid 函数 概念 假设现在有一些数据点,我们用一条直线对这些点进行拟合(这条直线称为最佳拟合直线),这个拟合的过程就叫做。 因此,为了实现 Logistic 分类器,我们可以在每个特征上都乘以一个系数(如下公式所示),然后把所有结果值相加,将这个总和代入 Sigmoid 函数中,进而得到一个范围在 0~1 之间的数值 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) ? Logistic 工作原理 每个系数初始化为 1 重复 R 次: 计算整个数据集的梯度 使用 步长 x 梯度 更新系数的向量 返系数 Logistic 开发流程 收集数据: 采用任意方法收集数据 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,判定它们属于哪个类别;在这之后,我们就可以在输出的类别上做一些其他分析工作

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    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,但其实是一个分类模型,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,分类精度可能不高 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 条件随机字段是到顺序数据的扩展,用于自然语言处理。 模型现在同样是很多分类算法的基础组件,比如 分类任务中基于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。 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)。

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    模型 模型的假设:数据服从伯努利分布。 \boldsymbol{x}_{n}\right) \\ &=\sum_{n=1}^{N}\left(y_{n}-p\right) \boldsymbol{x}_{n} \end{aligned} 的决策边界 的决策边界如下: \frac{1}{1+e^{-\boldsymbol{w}^{T} \boldsymbol{x}}}=0.5 简一下上面的曲线公式,得到: e^{-\boldsymbol 代码 +L2范数正则化代码 class LogisticRegression(): """ A simple logistic regression model with L2 regularization 对于,这里所说的对数损失和极大似然是相同的。

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    | TensorFlow深度学习笔记

    点开ipynb文件即可进入文件编页面 ? 上图即为practical部分的教程,可以在github下载 (https://github.com/tensorflow/tensorflow/tree/master/tensorflow/examples /udacity) 官方推荐使用docker来进行这部分教程,但简单起见我们先用ipython notebook Install TensorFlow 安装教程就在TensorFlow的github页上 虚拟环境 $ conda create -n tensorflow python=2.7 4、切换到tensorflow环境下(实际上是更换了环境变量里的pip和python),下载安装tensorflow ://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/cpu/tensorflow-0.8.0rc0-cp27-none-linux_x86_64.wh $ source

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    python

    https://blog.csdn.net/haluoluo211/article/details/78761582 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,如何来调整参数θ? dtype={'A': np.float64, 'B': np.float64, 'C': np.int64}) # add bias w0 (添加的第一项即偏置

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    「R」

    问题 你想要运用分析。 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。 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是二项分布家族的默认模型 logr_vm <- glm(vs ~ mpg, data=dat, family=binomial) logr_vm # 执行 logr_va <- glm(vs ~ am, data=dat, family=binomial) # 打印模型信息 logr_va #> #> Call: glm(formula # 执行,下面两种方式等效 logr_vmai <- glm(vs ~ mpg * am, data=dat, family=binomial) logr_vmai <- glm(vs ~ mpg

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    本文为 scikit-learn机器学习(第2版)学习笔记 常用于分类任务 1. 二分类 《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 分布是指 XXX 具有下列分布函数和密度函数 在中,当预测概率 >= 阈值,预测为正类,否则预测为负类 2. 垃圾邮件过滤 从信息中提取 TF-IDF 特征,并使用进行分类 import pandas as pd data = pd.read_csv("SMSSpamCollection", delimiter vect__use_idf: True Accuracy: 0.9791816223977028 Precision: 1.0 Recall: 0.8605769230769231 调整参数后,提高了召

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    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 概念1:与分类问题。 1)问题模型倾向于一个输入点X对应着一个输出点Y。咱们可以抽象的想象成小学时候学的(Y=aX+b)方程,即X与Y一一对应。 概念2:线性详解与实例。 1)线性:用一个直线较为精准的描述数据之间的关系,每当出现新的数据时(X),可以预测出一个对应的输出值(Y)。 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)。 的出发点就是从这来的。 ?

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    ——一文带你搞懂原理

    目录 1、的由来 2、模型建立过程中存在的两个问题   1)问题一:如何将等式左右连续化   2)问题二:使用sigmoid函数,将任意范围的值,映射为(0,1)   3)使用 matplotlib绘制sigmoid函数   4)函数的推导 3、——鸢尾花数据集的简单预测 1、的由来 本人是统计学专业,这里将自己学习中所理解的,给你们做一个详细的说明 先来顾一下“线性模型”,它有如下两个特点: 因变量是连续性的变量,或者说因变量近似是连续性数据; 它研究的是x,y之间的线性相关关系;   这里,再,它区别于线性,最主要的特点就是 : 的因变量是0-1型数据;   对于0-1型数据,就表示这个数据有两个可能的取值。 基于这种诉求,便产生了“”。 2、模型建立过程中存在的两个问题   根据上述叙述,我的目标现在很明确。

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    TensorFlow 2.0 代码实战专栏(三):

    作者 | Aymeric Damien 编 | 奇予纪 专栏目录: 第一章:TensorFlow 2.0 代码实战专栏开篇 机器学习介绍 MNIST数据集介绍 第二章:TensorFlow 2.0 介绍 Hello World 基础操作 第三章:基础模型 线性 Word2Vec(Word Embedding) 第四章:神经网络 斯谛示例: 使用TensorFlow v2库实现斯谛 在此示例中,每个图像将转换为float32,一化为[0,1],并展平为784个特征(28 * 28)的1维数组。 ? mark from __future__ import absolute_import,division,print_function import tensorflow as tf import numpy num_classes]), name="weight") # 偏置形状[10], 类别数目 b = tf.Variable(tf.zeros([num_classes]), name="bias") # 斯谛

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    大话

    如果只能学习一个算法的话,我选择。 讲个笑话,既不讲,也不是。 本文目的是以大白话的方式介绍。我们先简要以公式的方式顾什么是,如何训练。 然后,我们用大白话的方式重新解释一次。最后,我们介绍和大脑的关系。是的,两者有关系。 的数学描述 什么是 ,是个二分类算法,即给定一个输入,输出true/false判断是否属于某个类别,同时还能给出属于这个类别的概率。 大体可以到David Cox在1958年首先提出算法的思路上来。 大白话 前面讲了一大堆公式。这里我们对进行大白话解释,力求让外行小白也能听懂。 假设我们是一家银行,手里有很多人的收入信息,同时手里还有这些人是否按时还房贷的信息。

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    模型

    前言 线性模型可以用于模型的学习,当我们需要用线性模型实现分类问题比如二分类问题时,需要用一个单调可微函数将线性的连续结果映射到分类真实标记的离散值上。 但是线性模型产生的预测值是实值z,因此我们需要将实值 ? 转化为 的离散值,最理想的函数就是“单位阶跃函数”unit-step function: ? 即当预测值 ? 作为正例的相对可能性,对几率取对数则得到“对数几率”(log odds,也叫做logit) 由于“对数几率”的取值是实值,因此我们相当于用线性方法的预测结果去逼近真实标记的对数几率。 优点 直接对分类可能性建模,无需实现假设数据分布,这样就避免了假设分布不准确所带来的问题 不仅能够预测类别,而且可以得到不同分类的概率预测,对许多需利用概率辅助决策的任务很有用。

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    漫画:

    在实际问题中,我们不仅需要得出具体的预测数值,我们还需要将数据的类别进行判断和分类。

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    – Logistic regression

    本文将通俗易懂的介绍的基本概念、优缺点和实际应用的案例。同时会跟线性做一些比较,让大家能够有效的区分 2 种不同的算法。 什么是? ? 线性的位置如上图所示,它属于机器学习 – 监督学习 – 分类 – 。 扩展阅读: 《一文看懂机器学习! 线性是 2 种经典的算法。 ,而要求因变量是离散的变量 线性要求自变量和因变量呈线性关系,而不要求自变量和因变量呈线性关系 线性可以直观的表达自变量和因变量之间的关系,则无法表达变量之间的关系 注: 在分析中,是估计模型的参数; 它是二项式的一种形式。

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    (NN Mindset)

    lr-computation-graph 其中z和线性的输出是完全一致的。$\hat y = a = \sigma(z)$,a作为activation的简写,和神经网络的激活函数保持一致。

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