逻辑回归梯度下降公式推导第19页

基于sklearn的分类模型评估方法

与线性回归问题不同，分类问题，或者说逻辑回归问题输出的是离散值，即判断某件事物属于哪个类别。事实上，逻辑回归模型输出的是一个概率值，通过将这个概率预测值与设定

lymboy·2023-11-21 00:29

机器学习初探：（八）神经网络 - 1

（八）神经网络-1图片出处文章目录（八）神经网络-1神经网络（Neuralnetworks）神经元模型逻辑回归vs感知机多层网络多层网络的表示多层前馈神经网络几种激活函数Sigmoid函数tanh函数ReLU

黑洞拿铁·2023-11-21 00:40

机器学习初探：（三）线性回归之多元线性回归

（三）多元线性回归文章目录（三）多元线性回归多元线性回归（MultivariateLinearRegression）模型形式和基本假设损失函数（CostFunction）梯度下降（GradientDescent

黑洞拿铁·2023-11-21 00:39

【学习笔记】吴恩达机器学习 | 第五章 | 逻辑回归

Benjamin Chen.·2023-11-20 18:22

人工智能基础_机器学习044_逻辑回归代码实现与手动计算概率---人工智能工作笔记0084

上面我们已经把逻辑回归的公式,以及,公式对应的图形都画画出来了,然后我们再来看看如何用代码实现可以看到上面是代码,咱们自己去写一下importnumpyasnpfromsklearn.linear_modelimportLogistieRegressionfromsklearnimportdatasets

脑瓜凉·2023-11-20 18:20

天池-机器学习算法（一）：基于逻辑回归的分类预测

sklearnhttps://scikit-learn.org/stable/index.htmlhttps://sklearn.apachecn.org/sklearn(scikit-learn)是基于Python语言的机器学习工具简单高效的数据挖掘和数据分析工具可供大家在各种环境中重复使用建立在NumPy，SciPy和matplotlib上开源，可商业使用-BSD许可证seabornhttps

luckyme_·2023-11-20 12:40

激活函数σ、tanh、relu、Leakyrelu、LR_BP反向传播推导

激活函数1-SIgmoid1-1sigmoid导数2-tanh2-1tanh函数导数3-ReLU4-LeakyReLu5-LR公式推导Sigmoid、tanh、ReLU、LeakyReLu1-SIgmoidsigmoid

Elvis_hui·2023-11-20 10:12

神经网络反向传播的数学原理

到这里，请耐心看完下面的公式推导，无需长久心里建设。首先，反向传播的数学原理是“求导的链式法则”:设f和g为x的可导函数，则。

金戈鐡馬·2023-11-19 19:11

python之详细图像仿射变换讲解（图像平移、旋转、缩放、翻转），一文就够了，赶紧码住

图像仿射变换仿射变换简介什么是放射变换图像平移公式推导例程演示代码图像平移v2图像旋转利用getRotationMatrix2D实现旋转演示代码利用wrapAffine实现缩放数学原理推导代码演示围绕任意点进行旋转数学原理推导代码演示图像缩放利用

奈何缘浅wyj·2023-11-19 16:01

逻辑回归与混淆矩阵代码

##基础函数库importnumpyasnpimportpandasaspd##绘图函数库importmatplotlib.pyplotaspltimportseabornassnsfromsklearn.datasetsimportload_irisdata=load_iris()#得到数据特征iris_target=data.target#得到数据对应的标签iris_features=pd.D

灼清回梦·2023-11-19 16:01

机器学习之逻辑回归（ Logistic Regression，LR）

机器学习之逻辑回归（LogisticRegression，LR）机器学习方法之逻辑回归（LR）原理介绍应用案例之鸢尾花分类逻辑回归优缺点机器学习方法之逻辑回归（LR）本文主要用简单的语言讲述一下逻辑回归方法的原理

在迷失中寻找自己·2023-11-19 16:57

逻辑回归算法--阿里云天池

Task01逻辑回归算法学习内容概括具体学习内容学习重点记录1学习重点记录2学习总结学习内容概括了解逻辑回归的理论，掌握逻辑回归的sklearn函数调用使用并将其运用到鸢尾花数据集预测。

碉堡的·2023-11-19 16:26

Regularized Logistic Regression（吴恩达机器学习：正则化逻辑回归）

文章目录RegularizedLogisticRegression题目：微晶体质检处理Trainingset数据可视化Feature_mappingsigmod函数损失函数求解梯度下降算法可视化预测RegularizedLogisticRegression

Algorithm-·2023-11-19 16:55

PyTorch|逻辑回归的简单实现

01|什么是逻辑回归？经过前面的学习，我们介绍了张量Tensor的基本操作，也知晓了PyTorch的AutoGrad系统。有了上述基础，便可以试着训练简单的机器学习模型了。

木千之·2023-11-19 14:24

pytorch学习：逻辑回归代码

#-*-coding:utf-8-*-"""CreatedonSunSep209:50:012018@author:www"""importtorchfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt#设定随机种子torch.manual_seed(250)#读入数据withopen(r'E:\da

xckkcxxck·2023-11-19 14:24

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）

梯度下降算法中的数据标准化预处理（Python实现）在机器学习中，梯度下降算法是一种常用的优化方法，用于最小化损失函数并更新模型参数。然而，在应用梯度下降算法之前，对数据进行预处理是非常重要的一步。

HackDashX·2023-11-19 13:03

AM@函数展开成幂级数@间接法@常用麦克劳林幂级数展开公式

文章目录间接法推导幂级数展开常用麦克劳林幂级数展开公式应用例例例间接法推导幂级数展开已知函数的幂级数展开公式间接推导其他函数幂级数使用原始的推导公式推导函数的幂级数展开是繁琐不便的,需要分别计算各项系数

xuchaoxin1375·2023-11-19 12:39

吴恩达《机器学习》9-1:代价函数

二、代价函数的变化回顾逻辑回归问题中的代价函数，有：在神经网络中，输出变量和因变量都是向量，因此代价函数更为复杂：这个代

不吃花椒的兔酱·2023-11-19 10:07

【数据预处理2】数据预处理——数据标准化

在以梯度和矩阵为核心的算法中，如逻辑回归，支持向量机和神经网络，数据标

DJ.马·2023-11-19 05:17

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

与逻辑回归和神经网络相比，支持向量机，在学习复杂的非线性方程时提供了一种更为清晰，更加强大的方式。具体来说就是在线性可分时，在原空间寻找两类样本的最优分类超平面

DJ.马·2023-11-19 05:16

机器学习中的最优化方法-以梯度下降为例

机器学习中的最优化方法最优化方法就是寻找函数的极值点。机器学习和深度学习模型的训练本质上就是在通过已有的数据拟合一个函数，使这个函数能尽可能地反应出数据的内在规律，从而能更好的预测给定输入的输出结果。函数都会有自变量、因变量和参数，当一个函数的参数确定了，那函数的形状就确定了，因此模型训练就是在训练参数。以线性回归为例：模型所做的工作就是确定一条直线的参数，也就是斜率和截距，使这条直线尽可能多的穿

正丶好·2023-11-19 00:04

机器学习第4天：模型优化方法—梯度下降

文章目录前言梯度下降原理简述介绍可能的问题批量梯度下降随机梯度下降基本算法存在的问题退火算法代码演示小批量梯度下降前言若没有机器学习基础，建议先阅读同一系列以下文章机器学习第1天：概念与体系漫游-CSDN

Nowl·2023-11-19 00:20

【基础知识】LeeDL阅读笔记

如果深的模型跟浅的模型作比较，深的模型明明灵活性比较大，但损失却比浅的模型更大，说明优化有问题，梯度下降不给力，因此要有一些其它的方法来更好地进行优化。当模型越来越复杂

李加号pluuuus·2023-11-18 23:13

拉式变换，卷积与传递函数

这里记录的都是一些理性认识，不会有太多的公式推导。因为我觉得做工程（而非学术）更多的是了解某个原理是什么工作的，要怎么使用，而不应该花过多时间细究其公式推导，没啥用，因为过段时间又忘了。

Clouds_Above·2023-11-18 19:43

pytorch深度学习基础（五）——SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现

SoftMax函数反向传递公式推导及代码实现SoftMax函数介绍简介公式图像反向传递公式推导当输入坐标与输出坐标相对应时当输入坐标与输出坐标不对应时两种情况合并代码实现一个简单但不严谨的实现正规代码SoftMax

艾醒(AiXing-w)·2023-11-18 19:37

机器学习回归与聚类算法

机器学习回归与聚类算法思维导图线性回归欠拟合与过拟合岭回归分类算法：逻辑回归模型保存与加载无监督学习K-means算法4.1线性回归回归问题：目标值-连续型的数据4.1.1线性回归的原理2什么是线性回归函数关系特征值和目标值线型模型线性关系

可爱的杨一凡·2023-11-18 18:58

学习笔记 Day 44（模型保存，逻辑回归，聚类算法）

模型保存和加载：分类算法--逻辑回归：代码实现：deflogitic():#构造列标签名字column=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize

a_Loki·2023-11-18 17:42

机器学习基础之《回归与聚类算法（8）—回归与聚类算法小结》

+wnxn+b损失函数最小二乘法/均方误差优化损失正规方程LinearRegression梯度下降SGDRegressor模型评估均方误差过拟合和欠拟合过拟合：模型过于复杂正则化L1正则化LASSOL2

csj50·2023-11-18 17:42

机器学习第7天：逻辑回归

文章目录介绍概率计算逻辑回归的损失函数单个实例的成本函数整个训练集的成本函数鸢尾花数据集上的逻辑回归Softmax回归Softmax回归数学公式Softmax回归损失函数调用代码参数说明结语介绍作用：使用回归算法进行分类任务思想

Nowl·2023-11-18 17:41

最优化算法基础

一、问题定义二、代数方法求解三、迭代优化方法求解3.1梯度方法3.1.1随机梯度下降3.1.2Momentum3.1.3Adagrad3.1.4Rmsprop3.1.5Adam3.2牛顿方法3.2.1牛顿法

锦子·2023-11-17 16:31

Adam算法

一、Adam算法的原理Adam算法结合了动量梯度下降法和RMSProp算法的思想，采用自适应学习率和二阶矩估计来更新模型参数。下面我们来详细介绍Adam算法的工作原理。

cuisidong1997·2023-11-17 15:30

【深度学习】吴恩达课程笔记(四)——优化算法

神经网络基础【深度学习】吴恩达课程笔记(二)——浅层神经网络、深层神经网络【深度学习】吴恩达课程笔记(三)——参数VS超参数、深度学习的实践层面吴恩达课程笔记——优化算法八、优化算法1.优化算法介绍2.批量梯度下降

zz的学习笔记本·2023-11-17 15:52

机器学习的逻辑回归

Sigmoid函数逻辑回归的预测函数梯度下降法-逻辑回归importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#生成一个关于分类器性能的详细报告。

托比-马奎尔·2023-11-17 11:44

人工智能基础_机器学习039_sigmoid函数_逻辑回归_逻辑斯蒂回归_分类神器_代码实现逻辑回归图---人工智能工作笔记0079

逻辑斯蒂回归（LogisticRegression）是一种常用的分类算法，其基本思想是通过拟合一个逻辑斯蒂函数来预测样本所属的类别。它广泛应用于各个领域，如医学、金融、市场营销等，具有较好的解释性和可解释性。在逻辑斯蒂回归中，我们通常使用的是二分类问题，即样本只属于两个类别中的一个。为了进行多类别的分类，可以采用一对多（One-vs-Rest）的方法，将多类别的问题转化为多个二分类问题。虽然叫做逻

脑瓜凉·2023-11-17 10:29

【L2GD】: 无环局部梯度下降

FederatedLearningofaMixtureofGlobalandLocalModels发表期刊（会议）:ICLR2021Conference（机器学习顶会）往期博客：FLMix:联邦学习新范式——局部和全局的结合目录1.背景介绍2.梯度下降

恭仔さん·2023-11-17 09:46

Python | 机器学习之逻辑回归

目录结构1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习1.2逻辑回归2.逻辑回归2.1实验目的2.2实验准备2.3实验题目2.4实验内容2.5实验心得致读者1.机器学习之逻辑回归概念1.1机器学习传统编程要求开发者明晰规定计算机执行任务的逻辑和条条框框的规则

Sarapines Programmer·2023-11-17 08:25

2021-03-07 大数据课程笔记 day46

Rich Dad·2023-11-17 07:21

人工智能基础_机器学习037_多项式回归升维实战4_使用随机梯度下降模型_对天猫双十一销量数据进行预测_拟合---人工智能工作笔记0077

上一节我们使用线性回归模型最终拟合了双十一天猫销量数据,升维后的数据.我们使用SGDRegressor的时候,随机梯度下降的时候,发现有问题,对吧,怎么都不能拟合我们看看怎么回事现在可以看到上面是之前的代码上面是对数据的准备这里我们还是修改

脑瓜凉·2023-11-17 02:40

深度学习笔记：第二周链接汇总

训练集、验证集、测试集以及偏差和方差链接正则化链接神经网络中的梯度消失、梯度爆炸、梯度的数值逼近、梯度检验链接神经网络初始化权重设置链接第一周三次作业链接链接链接链接链接链接Mini-batch梯度下降法链接

??18045080716·2023-11-16 21:11

机器学习三归一化_正则化_多项式升维

一.归一化1.归一化的目的把数据变为（0，1）之间的数,使得在梯度下降的过程中，不同维度的θ值（或w）参数可以在接近的调整幅度上。保持数据在迭代过程中的θ值幅度基本一致。

Starry-sky(jing)·2023-11-16 15:10

使用Python实现梯度下降法处理回归问题

使用Python实现梯度下降法处理回归问题我们这将使用[sklearn][6]框架和手动方式实现梯度下降法对数据的回归操作-使用sklearn框架首先我们要导入sklearn的包，代码如下:importnumpyasnpimportpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimporttimefromsklearn.linear_modelimportLinear

华灯初上~(unique)·2023-11-16 10:07

python手写函数与调用库分别实现逻辑回归与线性回归

逻辑回归使用uci数据集中的data_banknote_authentication数据进行逻辑回归。数据集：代价cost:最终目标是要求出使得J(theta)最小时theta的值。

你今天学习了嘛·2023-11-16 10:00

【机器学习7】优化算法

Hinge损失在fy=1处不可导，因此不能用梯度下降法进行优化，而是用次梯度下降法Logistic损失函数该损失函数对所有的样本点都有所惩罚，因

猫头不能躺·2023-11-16 08:09

PyTorch技术和深度学习——四、神经网络训练与优化

文章目录1.神经网络迭代概念1）训练误差与泛化误差2）训练集、验证集和测试集划分3）偏差与方差2.正则化方法1）提前终止2）L2正则化3）Dropout3.优化算法1）梯度下降2）Momentum算法3

千里之行起于足下·2023-11-16 06:47

【深度学习实验】网络优化与正则化（五）：数据预处理详解——标准化、归一化、白化、去除异常值、处理缺失值

文章目录一、实验介绍二、实验环境1.配置虚拟环境2.库版本介绍三、优化算法0.导入必要的库1.随机梯度下降SGD算法a.PyTorch中的SGD优化器b.使用SGD优化器的前馈神经网络2.随机梯度下降的改进方法

QomolangmaH·2023-11-16 04:48

机器学习和深度学习领域的算法和模型

机器学习和深度学习领域有许多算法和模型，以下是一些常见的算法和模型：线性回归（LinearRegression）逻辑回归（LogisticRegression）决策树（DecisionTree）随机森林

超级大超越·2023-11-16 02:35

机器学习的线性回归与非线性回归

一元线性回归回归分析用来建立方程模拟两个或者多个变量之间如何关联一元线性回归包括一个自变量和一个因变量如果包含两个以上的自变量，则称为多元线性回归代价函数（损失函数）损失函数的最终目的是为了使得误差平方和最小用梯度下降法求解线性回归训练模型过程中不断重复这个语句学习率的值不能太小

托比-马奎尔·2023-11-15 23:40

吴恩达机器学习12-支持向量机

首线复习逻辑回归：预测结果如下：代价函数如下：而支持向量机则是用折线来代替：故对比两者可得到对应的优化目标：min⁡θ1m[∑i=1my(i)(−log⁡hθ(x(i)))+(1−y(i))((−log⁡

小y同学在学习·2023-11-15 21:59

吴恩达机器学习----支持向量机

（共18章，其中第3章“线性代数回顾”与第5章“Octava教程”的笔记就不总结了）第十二章支持向量机(SupportVectorMachine)1、优化目标与逻辑回归和神经网络相比，支持向

huapusi·2023-11-15 21:29

吴恩达机器学习笔记26-样本和直观理解1（Examples and Intuitions I）

在普通的逻辑回归中，我们被限制为使用数据中的原始特征?1,?2,...,??，我们虽然可以使用一些二项式项来组合这些特征，但是我们仍然受到这些原始特征的限制。

weixin_34221773·2023-11-15 21:58

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