上一节当中，为了能够训练logistic回归模型的参数w和b，需要定义一个成本函数 使用logistic回归训练的成本函数 为了让模型通过学习来调整参数，要给出一个含有m和训练样本的训练集很自然的，希望通过训练集找到参数w和b，来得到自己得输出对训练集当中的值进行预测，将他写成y^（I）我们希望他会... ...
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2017-09-08 23:58:47
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怎么样计算偏导数来实现logistic回归的梯度下降法它的核心关键点是其中的几个重要公式用来实现logistic回归的梯度下降法接下来开始学习logistic回归的梯度下降法logistic回归的公式 现在只考虑单个样本的情况，关于该样本的损失函数定义如上面第三个公式，其中a是logistic回归的... ...
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2017-09-08 23:54:36
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可以说，一个神经网络的计算，都是按照前向或者反向传播的过程来实现的 首先计算出神经网络的输出紧接着进行一个反向传播的操作，我们用来计算出对应的梯度或者导数这个流程图解释了，为什么使用这样的方式这样实现为了阐明这个计算过程，举一个比logistic回归更简单，不那么正式的神经网络的例子 来自为知笔记(... ...
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2017-09-08 23:53:17
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Assignment1 Problem1： Ops excercises Problem2: Task1:Improving the accuracy of our logistic regression on MNIST Task2:数据一直解压失败，所以就先放一边了。 Task3:Build a ...
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2017-09-08 18:23:01
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感知器通常用下面的图形表示： x1，x2和x3是输入单元。每个输入单元分别代表一个特征。感知器通常用另外一个输入单元代表一个常用误差项，但是这个输入单元在图形中通常被忽略了。中间的圆圈是一个计算单元，类似神经元的细胞核连接输入单元和计算单元的边类似于树突。每条边是一个权重，或者是一个参数。参数容易解 ...
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2017-09-07 13:36:47
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原文：http://blog.csdn.net/dongtingzhizi/article/details/15962797 Logistic回归总结 PDF下载地址：http://download.csdn.net/detail/lewsn2008/6547463 1.引言 看了Stanford的 ...
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2017-09-06 12:51:41
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logistic回归的 P(y|x):预期输出为y时，输入为x的概率为p(y|x)=y~^y(1-y~)^(1-y) 全面概括y=0|1的情况 loss function()= - log(p(y|x)); 可以根据loss function定义得到结果。 J(w,b)=-1/m求和loss >求它 ...
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2017-09-06 00:38:43
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dz=dL/dz=dL/da*da/dz 》链式法则求导，求微分 da=dL/da=-y/a+(1-y)/(1-a)=(a-y)/a*(1-a) >求导公式 dw1=dl/dz*dz/dw1=(a-y)* dJ/dw1=1/m(训练集中求和dw1 ) >训练集求和的平均值作为cost 函数的dw1来 ...
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2017-09-03 00:20:03
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最简单的基础 以图像为例，输入三个矩阵 红绿蓝，(64*64)*3的像素亮度值 》特征向量值 X【】（64*64*3长度的一维向量）训练一个分类器输入为特征向量，输出为0，1代表是不是猫。 Z=W^T*X+b >b为R实数W->R*n_x,X->R*n_x，b->R y~=sigmoid(Z); 函 ...
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2017-09-02 22:31:01
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import numpy as np import random def genData(numPoints,bias,variance):#实例 偏好 方差 x = np.zeros(shape=(numPoints,2))#行列 y = np.zeros(shape=(numPoints))#行... ...
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2017-09-02 20:48:45
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