二分类模型做了3个实现 1. tensorflow lower API 实现逻辑回归二分类2. tensorflow senior API 实现二分类(sigmod函数由API内部默认实现)3. sklearn 的逻辑回归包用于比较输出 需要注意的是 tensorflow 中对于函数输出 nan 与 ...
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2021-02-17 14:43:51
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Week 2 # 4. Linear Regression with Multiple Variables ## 4.1 多维特征 目前为止,我们探讨了单变量/特征的回归模型,现在我们对房价模型增加更多的特征,例如房间数楼层等,构成一个含有多个变量的模型,模型中的特征为$\left( {x_{1}} ...
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2021-02-17 14:11:45
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Working with Images & Logistic Regression in PyTorch Part 3 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner- ...
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2021-01-30 12:20:31
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Gradient Descent and Linear Regression with PyTorch Part 2 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner-f ...
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2021-01-30 12:07:44
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem,对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel,它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式,因此,也就能引入kernel技巧,将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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逻辑回归还能这样解?关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容,我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式,然后推导了Hard-MarginDual形式。后来,为了允许有错误点的存在(或者noise),也为了避免模型过于复杂化,造成过拟合,我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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线性回归是机器学习中的概念,线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子:商家卖鞋,可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y,来预估“定价与销量的关系”(y=ax+b),以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression):用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3),这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性,但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合,不能作用于累积分布函数,不能保证Bellman更新收敛;且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持,通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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第二章 2.12 (1)拟合模型: > library(openxlsx) #加载包 openxlsx > data = read.xlsx("22_data.xlsx",sheet = 2) #read.xlsx 函数读入数据 > x = data[,1] > y = data[,2] > res ...
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2020-08-28 11:43:37
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#多变量线性回归(Linear Regression with Multiple Variables) ##4.1多维特征 多维特征就是有多个特征,比如房价模型中增加房子的楼层数等等,模型的特征为$\left( {x_{1}},{x_{2}},...,{x_} \right)$ \(n\) 代表特征 ...
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2020-07-17 22:17:36
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