上面的这段代码就更新了一次W,b,不断的执行这一个代码就会算出一个cost值,更新一遍权重和偏置 所有logistic回归模型要使用的方法到这里基本上全部写出来了,(想必大家也都理解了吧,哈哈) 接下来就是写一个训练函数了 2.训练函数train 上面说到,不断的调用更新参数函数就能起到训练的效果,那么问题来了,怎么样不断的调用更新
图像为: 合起来,得到Logistic回归模型的假设: 对于给定的输入变量,根据选择的参数计算输出变量=1 的可能性(estimated probablity): 即 代价函数: 整理得: 带入到代价函数(凸函数): 得到代价函数后, 便可以用梯度下降算法来求得能使代价函数最小的参数了。 算法为: 注: 1、虽然得到的梯度下降算法表面上看上去...
1. **选择模型**：首先确定你要调优的机器学习模型。例如，LGBM（LightGBM）模型是广受欢迎的决策树基学习算法，具有高效且可解释性好的特点。2. **定义参数空间**：明确模型中需要调优的参数范围和类型。以LGBM为例，可以调整的参数包括学习率（learning_rate）、树的深度（max_depth）、节点的最小...
data=lgb.Dataset(train_tmp[support],label=train_tmp['y'])valid_data=lgb.Dataset(valid_tmp[supp...
使用训练数据来训练LightGBM模型。代码如下: # 将训练数据转换为LightGBM数据集格式train_data=lgb.Dataset(X_train,label=y_train)# 训练模型model=lgb.train(params,train_data,num_boost_round=100) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 评估模型 我们需要使用测试集来评估模型的性能: ...
设有一组训练样本\(X=\{x_1,x_2,...,x_m\}\),该样本的分布为\(p(x)\),假设使用\(\theta\)参数化模型得到\(q(x;\theta)\),现用这个模型来估计\(X\)的概率分布,得到似然函数 \(L(\theta) = q(X;\theta) = \underset{i}{\overset m \prod} q(x_i;\theta)\) ...
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