变量OP： 变量的特点： 创建变量： 修改变量的命名空间： API： 高级： 实现线性回归： 案例： 案例代码： def linear_regression(): """ 自实现一个线性回归 :return: """ with tf.compat.v1.variable_scope("prepare ...
MLlib: Main Guide Basic statistics 基本统计 Pipelines 管道 Extracting, transforming and selecting features 特征提取、转换和选择 Classification and Regression 分类和回归 Cl ...
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2021-02-18 13:37:31
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二分类模型做了3个实现 1. tensorflow lower API 实现逻辑回归二分类2. tensorflow senior API 实现二分类(sigmod函数由API内部默认实现)3. sklearn 的逻辑回归包用于比较输出 需要注意的是 tensorflow 中对于函数输出 nan 与 ...
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2021-02-17 14:43:51
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Week 2 # 4. Linear Regression with Multiple Variables ## 4.1 多维特征 目前为止，我们探讨了单变量/特征的回归模型，现在我们对房价模型增加更多的特征，例如房间数楼层等，构成一个含有多个变量的模型，模型中的特征为$\left( {x_{1}} ...
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2021-02-17 14:11:45
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Working with Images & Logistic Regression in PyTorch Part 3 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner- ...
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2021-01-30 12:20:31
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Gradient Descent and Linear Regression with PyTorch Part 2 of "Deep Learning with Pytorch: Zero to GANs" This tutorial series is a hands-on beginner-f ...
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2021-01-30 12:07:44
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【SVM最后一课】详解烧脑的SupportVectorRegression1KernelRidgeRegression首先回顾一下上节课介绍的RepresenterTheorem，对于任何包含正则项的L2-regularizedlinearmodel，它的最佳化解w都可以写成是z的线性组合形式，因此，也就能引入kernel技巧，将模型kernelized化。我们先把KernelRidgeRegre
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2020-12-22 11:44:23
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逻辑回归还能这样解？关于KernelLogisticRegression的详细解释1Soft-MarginSVMasRegularizedModel先复习一下我们已经介绍过的内容，我们最早开始讲了Hard-MarginPrimal的数学表达式，然后推导了Hard-MarginDual形式。后来，为了允许有错误点的存在（或者noise），也为了避免模型过于复杂化，造成过拟合，我们建立了Soft-Ma
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2020-12-22 11:43:58
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线性回归是机器学习中的概念，线性回归预测算法一般用以解决“使用已知样本对未知公式参数的估计”类问题。举个栗子：商家卖鞋，可利用历史上每个季度鞋的定价x与销量y，来预估“定价与销量的关系”（y=ax+b），以辅助对鞋子进行最佳定价。一、几个基本概念回归(regression)：用已知样本对未知公式参数的估计。Y=f(X1,X2,X3)，这里回归函数f(X1,X2,X3)可能是任意函数。线性回归(li
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2020-11-18 12:20:33
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C51算法理论上用Wasserstein度量衡量两个累积分布函数间的距离证明了价值分布的可行性，但在实际算法中用KL散度对离散支持的概率进行拟合，不能作用于累积分布函数，不能保证Bellman更新收敛；且C51算法使用价值分布的若干个固定离散支持，通过调整它们的概率来构建价值分布。 而分位数回归(q ...
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2020-11-06 01:13:28
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