当谈到机器学习和深度学习时,逻辑回归是一个非常重要的算法,它通常用于二分类问题。在这篇博客中,我们将使用PyTorch来实现逻辑回归。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了强大的工具来构建和训练神经网络,适用于各种机器学习任务。 在机器学习中已经使用了sklearn库介绍过逻辑回归,这里重点使用pytorch这个深度学习框架...
xb.reshape(-1, 28*28) 的意思是我们想要 xb 张量的二维视图,其中沿第二个维度的长度是28×28(即 784)。.reshape 的一个参数可以设置为 -1(在这里是第一个维度),以让PyTorch 根据原始张量的形状自动找到它。 注意这个模型不再有 .weight 和 .bias 属性(因为它们现在是在.linear 属性内),但有可返回包含...
本篇笔记的完整代码:https://github.com/ChenWentai/PyTorch/blob/master/task3_logistic.py 1. 准备数据 这次任务使用Logistic解决二分类问题。对于Logistic回归,数据的标签为0和1(而不是1和-1),其中y=0的训练数据由均值为2,方差为1正态分布产生,y=1的训练数据由均值为-2, 方差为1的正态分布产...
在这种情况下可以使用 sigmoid 或 logistic 函数,因为该函数总是返回 0 和 1 之间的值。通常我们会设置一个阈值,例如 0.5,以向上取整或四舍五入下结果以将输出指定为一个类或另一个类。 在PyTorch 中,逻辑函数由nn.Sigmoid()方法实现。range()让我们使用PyTorch中的方法定义一个张量,并应用逻辑函数来观察输出。
用Pytorch实现逻辑回归 Logistic Regression 从线性回归 → 逻辑回归 1、分类问题 计算属于每一类的概率 用Logistic Function 把实数空间映射到[0,1]的概率范围空间内 2、模型变化(线性回归 → 逻辑回归) 2.1、模型结构变化 2.2、Loss Function的变化 ...
pytorch用ANN做回归 pytorch回归分类 用Pytorch实现逻辑回归 Logistic Regression 从线性回归 → 逻辑回归 1、分类问题 计算属于每一类的概率 用Logistic Function 把实数空间映射到[0,1]的概率范围空间内 2、模型变化(线性回归 → 逻辑回归) 2.1、模型结构变化...
【摘要】 🥦引言当谈到机器学习和深度学习时,逻辑回归是一个非常重要的算法,它通常用于二分类问题。在这篇博客中,我们将使用PyTorch来实现逻辑回归。PyTorch是一个流行的深度学习框架,它提供了强大的工具来构建和训练神经网络,适用于各种机器学习任务。在机器学习中已经使用了sklearn库介绍过逻辑回归,这里重点使用pytor...
使用Pytorch实现 线性模型搭建 构造损失函数 计算损失值 二、实验环境 本系列实验使用了PyTorch深度学习框架,相关操作如下: 1. 配置虚拟环境 代码语言:javascript 复制 conda create-nDLpython=3.7 代码语言:javascript 复制 conda activateDL 代码语言:javascript ...
本文简单回顾下逻辑回归,并且用Pytorch实现。 逻辑回归Logistic Regression 逻辑回归是机器学习中常用的一种二分类算法,常用于疾病预测等“非黑即白”的分类,简单说就是在使用逻辑回归的任务中,标签数据的Y值要么是0要么是1。 Sigmoid函数 逻辑回归,不管怎么着,还是一个回归,而我们是用它来进行分类的。回归一般的得到...
torch:PyTorch深度学习框架的主要包。 matplotlib.pyplot:用于绘制图形的Python库。 代码语言:javascript 复制 # 导入必要的工具包 import torch # 绘画时使用的工具包 import matplotlib.pyplot as plt 1. 定义激活函数 logistic(z) 实现逻辑斯蒂(Logistic)函数,将输入张量z应用于逻辑斯蒂函数的公式,并返回结果。 代...