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逻辑回归是机器学习中很简答的一个栗子,这篇文章就是要介绍如何使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归算法。
逻辑回归可以看作只有一层网络的前向神经网络,并且参数连接的权重只是一个值,而非矩阵。公式为:y_predict=logistic(X*W+b),其中X为输入,W为输入与隐含层之间的权重,b为隐含层神经元的偏置,而logistic为激活函数,一般为sigmoid或者tanh, y_predict为最终预测结果。
逻辑回归是一种分类器模型,需要木便函数不断的优化参数,这里目标函数为y_predict与真实标签Y之间的L2距离,使用随机梯度下降算法来更新权重和偏置。 废话不多说,贴代码:
# -*- coding:utf-8 -*- #功能: 使用tensorflow实现一个简单的逻辑回归 import tensorflow as tf import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建占位符 X=tf.placeholder(tf.float32) Y=tf.placeholder(tf.float32) #创建变量 #tf.random_normal([1])返回一个符合正太分布的随机数 w=tf.Variable(tf.random_normal([1],name='weight')) b=tf.Variable(tf.random_normal([1],name='bias')) y_predict=tf.sigmoid(tf.add(tf.mul(X,w),b)) num_samples=400 cost=tf.reduce_sum(tf.pow(y_predict-Y,2.0))/num_samples #学习率 lr=0.01 optimizer=tf.train.AdamOptimizer().minimize(cost) #创建session 并初始化所有变量 num_epoch=500 cost_accum=[] cost_prev=0 #np.linspace()创建agiel等差数组,元素个素为num_samples xs=np.linspace(-5,5,num_samples) ys=np.sin(xs)+np.random.normal(0,0.01,num_samples) with tf.Session() as sess: #初始化所有变量 sess.run(tf.initialize_all_variables()) #开始训练 for epoch in range(num_epoch): for x,y in zip(xs,ys): sess.run(optimizer,feed_dict={X:x,Y:y}) train_cost=sess.run(cost,feed_dict={X:x,Y:y}) cost_accum.append(train_cost) print "train_cost is:",str(train_cost) #当误差小于10-6时 终止训练 if np.abs(cost_prev-train_cost)<1e-6: break #保存最终的误差 cost_prev=train_cost #画图 画出每一轮训练所有样本之后的误差 plt.plot(range(len(cost_accum)),cost_accum,'r') plt.title('Logic Regression Cost Curve') plt.xlabel('epoch') plt.ylabel('cost') plt.show()
以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
更新日志
2024年10月08日
2024年10月08日
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