TensorFlow 實現 Mnist 資料集的多分類邏輯迴歸模型
“ 多分類邏輯迴歸基於邏輯迴歸(Logistic Regression,LR)和softMax實現,其在多分類分類任務中應用廣泛,本篇文章基於tf實現多分類邏輯迴歸,使用的資
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本文開始講解關於如何評估迴歸模型的表現的幾個方式。 R平方 首先來講一下前面也有提到的R平方的概念。來看下面這個例子。下面紅色的是資料對應的點,黑色的直線是我們擬合出來的一條簡單線性線性迴歸。
前言 最近有在學習網易雲課堂上《吳恩達機器學習》這門課程, 受益匪淺, 然後打算將有關線性迴歸模型的知識點總結下來, 也就有了本文. 若存在錯誤的地方, 還請指正, 謝謝! 目錄 正文 線性迴歸
本文主要探索如何使用深度學習框架 MXNet 或 TensorFlow 實現 線性迴歸 模型?並且以 Kaggle 上資料集 USA_Housing 做線性迴歸任務來預測房價。 迴歸任務,scikit
這幾天一直在用Pytorch來複現文字檢測領域的CTPN論文,本文章將從資料處理、訓練標籤生成、神經網路搭建、損失函式設計、訓練主過程編寫等這幾個方面來一步一步復現CTPN。CTPN演算法理論可以參考這裡。
這篇筆記連標題都懶得想了(照搬教程標題。。。),繼續接上篇 R語言-Cox比例風險模型 和上上篇 Survival analysis(生存分析) 先把我學習的教程放在最上面 Cox Model Ass
本文討論了七種流行的收縮和選擇方法的數學屬性和實際的Python應用。 在本文中,我們將介紹七種流行的子集選擇和線性迴歸收縮方法。在介紹了證明需要這些方法的主題之後,我們將逐一研究每種方法,包括數學屬性和
視覺資訊庫,例如 Visual Genome 資料庫,在計算機視覺方面驅動了著大量的應用發展,包括視覺問答和影象標註等。但同時,視覺知識庫也具有稀疏、欠完備等缺點。使用人工標註是非常昂貴的,而基於紋理知識的補
class Functor f where fmap :: (a -> b) -> f a -> f b instance Functor IO where fmap
介紹 預測股市的走勢是最困難的事情之一。影響預測的因素很多 - 包括物理因素與心理因素,理性行為和非理性行為等。所有這些因素結合在一起共同導致股價波動,很難以高精度預測。 我們是否可以將機
神經網路的調參無疑是一個巨大的工程。 如何在調參之前擁有更佳的表現?千辛萬苦調好了但卻過擬合,如何擁有更好的泛化能力?這無疑是人肉調參的必經之痛。一個通用的認知是,訓練資料會限制模型表現的上限
線性迴歸 理論 線性迴歸最簡單和最經典的機器學習模型之一。 任何一個機器學習模型都會有如下4個要素: 訓練資料 數學模型 損失函式 計算方法 訓練資料
今天看見鄰居家的小朋友在做數學題 整頁題目千篇一律 什麼叫千篇一律? 整個頁面就像格式化輸出+random引數生成的一樣 小時候就很頭疼這種作業 少題怡情,多題傷身 小時候因為做作業而失
線性模型(Linear Model)是機器學習中應用最廣泛的模型,指通過樣本 特徵的線性組合來進行預測的模型。本系列文章會介紹四種線性模型函式的推導和優化過程。 兩分類與多分類
在剛剛過去的情人節這天,OpenAI 曝光了兩個重磅訊息:一是提出了一種全新的代表當前最高水平的語言模型;二是終結了其與開源社群的愛情。 在被稱為“自然語言處理的 Imagenet 時代”,研究人員一直在訓