上一篇文章我们讲了TensorFlow的一些基本用法，这次我们来写一个简单的例子非线性回归模型先贴上生成的模型图首先我们要生成一些样本点x_data = np.linspace(-0.5, 0.5, 200)[:, np.newaxis] # 生成200个随机点
noise = np.random.normal(0, 0.02, x_date.shape) # 生成一些干扰项
y_data =
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2024-04-05 09:46:24
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环境配置win10Python 3.6tensorflow1.15scipymatplotlib (运行时可能会遇到module tkinter的问题)sklearn 一个基于Python的第三方模块。sklearn库集成了一些常用的机器学习方法。 代码实现import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import ten
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2024-03-22 21:50:22
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线性回归算法的主要优点是它的简单性，线性回归的损失函数是平方损失。一般处理连续性问题，比如预测房价等，在本文中，使用 TensorFlow 训练一个简单线性回归模型。线性回归模型 y = wx + b：准备好特征和目标值数据集import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import os
#
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2024-04-11 15:25:12
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02.TensorFlow 线性回归实验目的1.掌握使用TensorFlow进行线性回归2.掌握TensorFlow的基本运行流程实验原理线性回归是用来度量变量间关系的统计技术。该算法的实现并不复杂，但可以适用于很多情形。正是因为这些原因，以线性回归作为开始学习TensorFlow的开始。不管在两个变量（简单回归）或多个变量（多元回归）情形下，线性回归都是对一个依赖变量，多个独立变量xi，一个随机
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2024-05-08 13:06:45
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import tensorflow as tf import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline data = pd.read_csv("C:\\Users\\94823 ...
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2021-10-31 19:08:00
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1.3 逻辑回归将线性回归的模型改一改，就可以用于二分类。逻辑回归拟合样本属于某个分类，也就是样本为正样本的概率。操作步骤导入所需的包。import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib as mpl
import matplotlib.pyplot as plt
import sklearn.datasets as ds
im
原创
2018-11-23 21:00:18
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实验原理：
逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络，并且参数连接的权重只是一个值，而非矩阵。公式为：y_predict=logistic(X*W+b)，其中X为输入，W为输入与隐含层之间的权重，b为隐含层神经元的偏置，而logistic为激活函数，一般为sigmoid或者tanh，y_predict为最终预测结果。
逻辑回归是一种分类器模型，需要函数不断的优化参数，这里目标函数为y_pred
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2021-08-03 17:12:08
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原创 lightcity 光城 2019-02-02TensorFlow线性回归与逻辑回归实战议程ReviewLinear regression on birth/life dataControl Flowtf.dataOptimizers, gradientsLogistic regression on MNISTLoss functions一、TensorFlow线性回归回顾计算图Tensor
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2021-03-17 15:38:12
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TensorFlow线性回归与逻辑回归实战议程
原创
2021-08-03 09:59:01
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本文将实现逻辑回归算法，预测低出生体重的概率。# Logistic Regression# 逻辑
原创
2022-07-08 13:00:24
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03_logreg_placeholder.py代码有详细的注释：#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
# @Date : 2018-06-05 17:00:43
# @Author : quincy
import os
os.environ['TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL'] = '2'
import numpy a
原创
2023-05-17 15:23:08
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实现的是预测 低 出生 体重 的 概率。尼克·麦克卢尔（Nick McClure）. TensorFlow机器学习实战指南 (智能系统与技术丛书) (Kindle 位置 1060-1061). Kindle 版本. # Logistic Regression
#----------------------------------
#
# This function shows how to use
原创
2023-05-31 10:37:42
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引言算法在工程中的应用越来越广泛，tensorflow在工业界大放异彩。笔者的项目也使用了LSTM算法的预测能力，大大降低了运用的成本，提高了运营效率。为了体验tensorflow的开发模式，笔者使用tensorflow实现了一个基于LSTM算法的预测实例，与大家分享。LSTM的前世今生在LSTM之前，我们先介绍另一个如雷贯耳的名词RNN(Recurrent Neural Networks)，中文
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2024-03-27 11:13:24
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tensorflow2知识总结---4、逻辑回归实例一、总结一句话总结：也就是将损失函数设置为binary_crossentropy即可：model.compile(optimizer='adam',loss='binary_crossentropy',metrics=['acc']) 1、把tensorflow2的history对象的epoch和损失用图的方式展示出来？plt.plot(his
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2020-07-21 13:49:00
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代码# coding:utf-8# zhongimport tensorflow as tf# Import MINST datafrom tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_datamnist = input_data.read_data_sets("/tmp/data/", one_hot=True)learni...
原创
2021-09-07 10:28:49
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使用TensorFlow v2.0实现逻辑斯...
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2019-10-25 09:46:00
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数据操作在深度学习中，通常会频繁地对数据进行操作。而在Tensorflow中，tensor是一个类，也是存储和变换数据的主要工具。此外tensor还提供GPU计算和自动求梯度等功能，这使得tensor更加适合深度学习。1.创建tensorx = tf.constant(range(12))
print(x.shape)
x上述代码使用range函数创建了一个行向量，返回结果为一个tensor实例，
1. 算法原理logistic/sigmoid函数作用：把取值范围从负无穷到正无穷的公式计算结果，压缩到0和1之间，这样的输出值表达为“可能性”更直观。逻辑回归算法用于估计预测目标的可能性，它属于软分类算法，即最终得到的是一个具体的概率，而不仅仅是“是”或“不是”这样的二分类结果；逻辑回归能提供一个样本属于正类的可能性是多少，比如假设对于样本x，回归系数w，（w^T是向量w的转置），使用
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2024-06-24 06:38:31
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逻辑回归模型(Logistic Regression, LR)基础
逻辑回归(Logistic Regression, LR)模型其实仅在线性回归的基础上，套用了一个逻辑函数，但也就由于这个逻辑函数，使得逻辑回归模型成为了机器学习领域一颗耀眼的明星，更是计算广告学的核心。本文主要详述逻辑回归模型的基础，至于逻辑回归模型的优化、逻辑回归与计算广告学等，请关注后续文章。1 逻辑回归
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2024-08-20 22:27:08
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1. 前言在机器学习的分类问题领域中，有两个平分秋色的算法，就是逻辑回归和支持向量机，这两个算法个有千秋，在不同的问题中有不同的表现效果，下面我们就对它们的区别和联系做一个简单的总结。2. LR和SVM的联系都是监督的分类算法。都是线性分类方法 (不考虑核函数时）。都是判别模型。3. LR和SVM的不同
损失函数的不同，LR是对数损失函数，SVM是hinge损失函数。SVM不能产生概率，LR可以产
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2023-12-13 19:52:35
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