Tensorflow一些常见操作： 代码： # -*- coding: UTF-8 -*- """ 用梯度下降的优化方法来快速解决线性回归问题 """ import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import tensorflow as tf ...
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2020-02-19 20:49:02
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concordance/k?n'k??d(?)ns/一致```py'''读取数据,预处理3600=3200 400'''import pandas as pdimport numpy as npimport matplotlib.pyplot as plttrain_data=pd.read_csv... ...
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2020-02-19 17:01:01
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虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数 $\small z = f(X) = XW$ 其中 X 是特征值 W 是回归系数 X 和 W 都是向量，可展开为 $\small ...
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2020-02-19 00:49:46
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1.Feature Scaling 对数据的自变量或特征范围进行标准化的一种方法。在数据处理中，它也称为数据规范化，通常在数据预处理步骤中执行。 为什么要进行Feature Scaling： 如果输入范围变化，在某些算法中，对象函数将不能正常工作。 梯度下降收敛得更快，与特征缩放完成。梯度下降法是逻 ...
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2020-02-18 14:49:08
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网络结构 输入层、隐含层(多层)、输出层 单个神经元结构，g(z)为激励函数，线性组合，非线性处理 逻辑回归 正向传播预测结果，反向传播调整w和b 激励函数 作用：提供规模化的非线性化能力 常用： 损失函数 单次训练损失： 全部训练损失： 梯度下降 逻辑回归梯度下降 同步更新 网络向量化 网络梯度下 ...
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2020-02-17 20:11:10
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线性回归形如y=w*x+b的形式，变量为连续型（离散为分类）。一般求解这样的式子可采用最小二乘法原理，即方差最小化， loss=min（y_pred-y_true）^2。若为一元回归，就可以求w与b的偏导，并令其为0，可求得w与b值；若为多元线性回归， 将用到梯度下降法求解，这里的梯度值w的偏导数， ...
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2020-02-16 14:37:25
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本文始发于个人公众号： TechFlow，原创不易，求个关注 在之前的文章当中，我们一起推导了 线性回归 的公式，今天我们继续来学习上次没有结束的内容。 上次我们推导完了公式的时候，曾经说过由于有许多的问题，比如最主要的复杂度问题。随着样本和特征数量的增大，通过公式求解的时间会急剧增大，并且如果特征 ...
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2020-02-12 11:11:10
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一、线性回归 1、模型 2、损失函数 3、优化函数-梯度下降 #!/usr/bin/env python # coding: utf-8 import torch import time # init variable a, b as 1000 dimension vector n = 1000 a ...
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2020-02-12 10:53:33
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逻辑回归可以用于处理二元分类问题，将输出值控制在[0，1]区间内，为确保输出值时钟若在0到1之间，采用sigmoid函数，其具有该特性，将线性回归训练得到的模型输出数据作z = x1*w1+x2*w2+...+xn*wn+b代入得到y,保证了y在0~1之间 逻辑回归中用到sigmoid函数，若用均方 ...
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2020-02-10 18:28:05
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梯度下降法用处：寻找目标函数最小化的方法。 也就是求函数的局部最小值。 梯度的数学解释：梯度：https://baike.baidu.com/item/%E6%A2%AF%E5%BA%A6/13014729?fr=aladdin 梯度下降法的简单解释： 梯度下降法就好比一个蒙着眼睛的人下山，每次在负 ...
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2020-02-09 12:07:03
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