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  1. 手写logistic回归算法和sklearn构建的logistic回归算法

  2. 自定义预测函数,激活函数,梯度下降优化器,单纯用python实现logistic回归算法,再与sklearn构建模型做的一个比对。
  3. 所属分类:机器学习

    • 发布日期:2019-07-29
    • 文件大小:1024
    • 提供者:qq_26682115
  1. 具有神经网络思维的logistic回归

  2. 运行环境为python3.6以上版本,下载者自主安装所需的库,可以直接使用,激活函数为sigmoid,单层神经网络。
  3. 所属分类:深度学习

    • 发布日期:2020-10-22
    • 文件大小:2097152
    • 提供者:qq_38118873
  1. 神经网络的激活函数之sigmoid

  2. 根据每一层前面的激活、权重和偏置,我们要为下一层的每个激活计算一个值,但在将该值发送给下一层之前,要是用激活函数对这个输出进行缩放。 sigmoid函数 sigmoid函数是一个logistic函数,意思是说不管输入什么,输出都在0到1之间,也就是输入的每个神经元、节点或激活都会被锁放在一个介于0到1之间的值。 sigmoid 这样的函数常被称为非线性函数,因为我们不能用线性的项来描述它。很多激活函数都是非线性或者线性和非线性的组合 这个问题与反向传播有关,在反向传播中,我们要计算每个权重的梯
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-07
    • 文件大小:53248
    • 提供者:weixin_38693084
  1. Logistic回归机器学习模型-源码

  2. Logistic回归机器学习模型 •集成了Python的TensorFlow机器学习库,并构建了一个实现逻辑回归算法的深层人工神经网络。 •利用神经网络中必要的激活函数来解决二进制分类问题。 •使用实际数据集训练和评估机器学习模型。 •通过对新的结构化数据使用模型,实现了78%的准确性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-07
    • 文件大小:45056
    • 提供者:weixin_42126399
  1. tensorflow实现简单逻辑回归

  2. 逻辑回归是机器学习中很简答的一个栗子,这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。 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,需要木便函数不断的优化参数,这里目标函数为y_p
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-21
    • 文件大小:49152
    • 提供者:weixin_38650150
  1. nn:神经网络工作簿-源码

  2. 神经网络课程概述 神经网络课程教学文件 第1类的重点是方差与回归,线性回归批梯度下降和基本Numpy命令 第2课将继续进行,并将重点放在Logistic回归上 第3类将讨论正则化方法和其他梯度下降方法(SGD) 第4课将创建基本的神经网络并讨论激活函数的可能性(Sigmoid,Relu等) 5-6节课将讨论CNN和转学 第7课将讨论自动编码器和Word2Vec 第8课将讨论RNN 第9课将讨论LSTN
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-03-21
    • 文件大小:17825792
    • 提供者:weixin_42144604