Вопросы с тегом «logistic-regression»

Из класса глубокого обучения Udacity , softmax у_i - это просто экспонента, деленная на сумму экспоненты всего вектора Y: Где S(y_i)функция softmax y_iи eэкспоненциальная, а jнет. столбцов во входном векторе Y. Я пробовал следующее: import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" …

247 python  numpy  machine-learning  logistic-regression  softmax 

Проблемы классификации, такие как логистическая регрессия или полиномиальная логистическая регрессия, оптимизируют кросс-энтропийную потерю. Обычно слой кросс-энтропии следует за слоем softmax , который производит распределение вероятностей. В тензорном потоке есть как минимум дюжина различных функций кросс-энтропийных потерь : tf.losses.softmax_cross_entropy tf.losses.sparse_softmax_cross_entropy tf.losses.sigmoid_cross_entropy tf.contrib.losses.softmax_cross_entropy tf.contrib.losses.sigmoid_cross_entropy tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits ... Какой из них работает только …

84 python  tensorflow  neural-network  logistic-regression  cross-entropy 

Мне интересно, как начальные значения по умолчанию указаны в glm. Этот пост предполагает, что значения по умолчанию установлены в виде нулей. Это один говорит , что существует алгоритм позади него, однако соответствующая связь нарушена. Я попытался согласовать простую модель логистической регрессии с алгоритмом трассировки: set.seed(123) x <- rnorm(100) p <- …

10 r  logistic-regression  glm