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Comment implémenter la fonction Softmax en Python

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 …
demandé sur 1970-01-01 00:33:36
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Comparaison des modèles R, statmodels, sklearn pour une tâche de classification avec régression logistique

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' …
demandé sur 1970-01-01 00:33:35
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Comment effectuer une régression logistique en utilisant vowpal wabbit sur un ensemble de données très déséquilibré

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 …
demandé sur 1970-01-01 00:33:34
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Pourquoi le coût de la fonction de régression logistique a une expression logarithmique?

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 …
demandé sur 1970-01-01 00:33:35
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Comment choisir entropie croisée dans tensorflow?

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 …
demandé sur 1970-01-01 00:33:37