«logistic-regression» 태그된 질문

로부터 Udacity의의 깊은 학습 클래스 , y_i의 softmax를 전체 Y 벡터의 지수의 합으로 나눈 지수는 간단하다 : 어디 S(y_i)의 softmax를 함수 y_i와 e지수 함수이며, j노입니다. 입력 벡터 Y의 열 수 나는 다음을 시도했다. import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" e_x …

247 python  numpy  machine-learning  logistic-regression  softmax 

로지스틱 회귀 또는 다항 로지스틱 회귀와 같은 분류 문제는 교차 엔트로피 손실을 최적화합니다 . 일반적으로 교차 엔트로피 계층 은 확률 분포를 생성 하는 소프트 맥스 계층을 따릅니다 . tensorflow에는 적어도 십여 개의 다른 교차 엔트로피 손실 함수가 있습니다 . 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 ... 이진 분류에서만 작동하는 …

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

에 기본 시작 값이 어떻게 지정되어 있는지 궁금합니다 glm. 이 게시물 에서는 기본값이 0으로 설정되어 있다고 제안합니다. 이 사람은 그러나 관련 링크가 깨진 뒤에 알고리즘이 있다는 것을 말한다. 알고리즘 추적으로 간단한 로지스틱 회귀 모델을 맞추려고했습니다. set.seed(123) x <- rnorm(100) p <- 1/(1 + exp(-x)) y <- rbinom(100, size = 1, …

10 r  logistic-regression  glm