preguntar acerca de logistic-regression

De la classe D'apprentissage profond D'Udacity , le softmax de y_i est simplement l'exponentielle divisée par la somme de l'exponentielle du vecteur Y entier: Où S(y_i) est la fonction softmax de y_i et e est l'exponentielle et j est le pas. de …

j'ai fait quelques expériences avec la régression logistique dans R, python statmodels et sklearn. Alors que les résultats donnés par R et les modèles de statistiques concordent, il y a une certaine divergence avec ce qui est retourné par sklearn. J' …

j'essaie d'utiliser vowpal wabbit pour la régression logistique. Je ne suis pas sûr si c'est la bonne syntaxe pour le faire For training, I do ./vw -d ~/Desktop/new_data.txt --passes 20 --binary --cache_file cache.txt -f lr.vw --loss_function logi …

fonction de coût pour la régression logistique est cost(h(theta)X,Y) = -log(h(theta)X) or -log(1-h(theta)X) ma question Est de savoir quelle est la base de l'expression logarithmique pour la fonction de coût .D'où vient-elle? je crois que tu ne p …

problèmes de Classification, tels que la régression logistique ou multinomiale régression logistique, optimisation d'une perte d'entropie croisée . Normalement, la couche d'entropie croisée suit la couche softmax , qui produit la distribution d …