使用深度学习中的高级主题，例如优化算法，超参数调整，丢失和错误分析，以及解决训练深度神经网络时遇到的典型问题的策略。您将首先研究激活函数，主要是使用单个神经元（ReLu，Sigmoid和Swish），了解如何使用TensorFlow执行线性和逻辑回归，并选择正确的成本函数。 下一节将讨论具有多个层和神经元的更复杂的神经网络架构，并探讨权重随机初始化的问题。整章专门介绍神经网络误差分析的完整概述，给出了解决来自不同分布的方差，偏差，过度拟合和数据集的问题的示例。 Applied Deep Lear

主要介绍了python实现逻辑回归的方法示例，这是机器学习课程的一个实验，整理出来共享给大家，需要的朋友可以参考学习，下来要一起看看吧。

本文实现的原理很简单，优化方法是用的梯度下降。后面有测试结果。 先来看看实现的示例代码： # coding=utf-8 from math import exp import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np from sklearn.datasets.samples_generator import make_blobs def sigmoid(num): ''' :param num: 待计算的x :return: sigmoid

mstar_with_machine_learning 先决条件 该存储库使用python 3.6和scikit-learn API给出了带有机器学习的公共MSTAR数据集上的SAR ATR的示例。 建议直接安装Anaconda 3，它提供了numpy，matplotlib和scipy等常见软件包以及scikit-learn。 说明 该示例支持大多数机器学习方法的实现，包括逻辑回归，神经网络，支持向量机等。 为了减少计算量，它使用主成分分析来减少特征。 数据处理和模型声明分别在data.py和