¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada - Code World

¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada

Enterprise 2020-04-09 21:01:18 views: null

En la regresión logística, después logarítmica sigue
¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada

Ambas partes entraron en un signo menos
¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada

Y log (y) se caracteriza por una función, y es menor cuanto mayor sea el valor de log (y), ya que se convierte en la reducción al mínimo de y, por lo que usar descenso de gradiente, y es el mínimo requerido.
Así función de pérdida define como
¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada

Y determinar el valor mínimo.

Supongo que te gusta

Origin blog.51cto.com/12597095/2486137

¿Por qué la pérdida de la función de regresión logística negada

Principio y aplicación de la regresión logística (regresión logística)

La implementación de sklearn de regresión logística

Capítulo 5. Regresión logística: 1. ¿Por qué es necesaria la regresión logística? 1. Regresión logística en sklearn 1.1 Regresión logística

Visualización de la función de pérdida

Resumen relacionado con la pérdida de la función de pérdida (versión fina)

Interpretación de la función de pérdida focal de pérdida

Regresión de cresta, regresión LASSO, red elástica y función de pérdida en aprendizaje automático

la pérdida de la clasificación

La minería de datos: modelo de selección - regresión logística

¿Por qué existe el riesgo de pérdida de precisión durante las operaciones de punto flotante? ¿Cómo resolver el problema de la pérdida de precisión en la aritmética de punto flotante?

PyTorch implementa la regresión logística para la entrada de características multidimensionales

[PNL] función de activación entrevista QA y la pérdida de función

Combate de aprendizaje automático: regresión logística y ejemplos: predicción de la mortalidad de caballos enfermos por hernia

Ejercicios de algoritmos de aprendizaje automático (1): Python implementa la regresión logística

Explicación detallada de la función de pérdida de la serie YOLO

Resuelva el problema de que cuando se utiliza la API de función de pérdida proporcionada por keras, el gradiente no se puede propagar hacia atrás y la función de pérdida no disminuye.

Función de pérdida (Pérdida)

La solución al resultado insatisfactorio de la función de pérdida: aprendizaje automático

Derivación de la función de pérdida de clasificación

Resumen de la función de pérdida de segmentación de imágenes

Función de pérdida de clasificación Pérdida por lista (Serie 3)

¿Qué es la prueba de regresión? ¿Tipos y métodos de pruebas de regresión?

Razonamiento de la fórmula del modelo de difusión DDPM ---- Función de pérdida

Simple y crudo a comprender e implementar la lógica de regresión de aprendizaje automático: presentación de regresión logística, escenarios de aplicación, los principios, las pérdidas y optimización ...

Modelo de predicción de la epidemia de COVID-19: ajuste de regresión logística, modelo SEIR

Calcule el peso de la función de pérdida por el número de muestras en el conjunto de datos.

[Tensorflow2.0] pérdidas de la función de pérdida

Pytorch Tutorial Introducción Serie 9----El significado de la función de pérdida

Educode: implementación de la función de pérdida comúnmente utilizada en Python

Recomendado

Clasificación

Diario

Más

2024-05-16(22)

2024-05-15(5)

2024-05-14(10)

2024-05-13(7)

2024-05-12(22)

2024-05-11(31)

2024-05-10(32)

2024-05-09(31)

2024-05-08(18)

2024-05-07(35)