logistic-regression

Функция затрат для логистической регрессии равна cost(h(theta)X,Y) = -log(h(theta)X) or -log(1-h(theta)X) Мой вопрос заключается в том, на чем основано логарифмическое выражение для функции стоимости .Откуда она берется? я верю, что вы не можете просто взять и поставить "бревно" из ниоткуда. Если бы кто-н...

Я пытаюсь использовать глубокую архитектуру нейронной сети для классификации по двоичному значению метки -1 и +1. Вот мой код, чтобы сделать это в tensorflow. import tensorflow as tf import numpy as np from preprocess import create_feature_sets_and_labels train_x,train_y,test_x,test_y = create_feature_sets_...

Я видел веса нейронных сетей, инициализированные в случайные числа, поэтому мне интересно, почему веса логистической регрессии инициализируются в нули?...

Я получаю отрицательные значения для Квадрата R2 после выполнения линейной регрессии на моих данных. О чем это говорит? Означает ли это, что вывод бесполезен?...

Я пытаюсь запустить этот код: (кредит идет Greg) import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split import statsmodels.api as sm quality = pd.read_csv("https://courses.edx.org/c4x/MITx/15.071x/asset/quality.csv") train, test = train_test_split(quality, train_size=0.75, random_state=1...

Я с помощью логистической регрессии пакет scikit узнать за проблема мультиклассовой. logit = LogisticRegression(penalty='l1') logit = logit.fit(X, y) Меня интересует, какие функции являются движущей силой данного решения. logit.coef_ Вышесказанное дает мне прекрасный фрейм данных в формате (n_classes,...

Я пытаюсь вписать модель логистической регрессии в JAGS, но у меня есть данные в виде (# success y, # attempts n), а не двоичной переменной. В R можно подогнать модель к данным, таким как эти, используя glm(y/n ~ ) с аргументом "веса", но я не уверен, как подогнать это в JAGS. Вот простой пример, который, я...

С класс глубокого обучения Udacity, softmax y_i - это просто экспонента, деленная на сумму экспоненты всего вектора Y: здесь S(y_i) является функцией softmax y_i и e является экспоненциальным и j нет. столбцов во входном векторе Ю. Я пробовал следующие: import numpy as np def softmax(x): """Compute ...