目录 一.对数几率和对数几率回归 二.Sigmoid函数 三.极大似然法 四.梯度下降法 四.Python实现 一.对数几率和对数几率回归   在对数几率回归中,我们将样本的模型输出\(y^*\)定义为样本为正例的概率,将\(\frac{y^*}{1-y^*}\)定义为几率(odds),几率表示的是样本作为正例的相对可能性.将几率取对便可以得到对数几率(log odds,logit). \[logit=\log\frac{y^*}{1-y^*} \]   而对数几率回归(Logistic Reg

本文主要使用了对数几率回归法与线性判别法(LDA)对数据集(西瓜3.0)进行分类.其中在对数几率回归法中,求解最优权重W时,分别使用梯度下降法,随机梯度下降与牛顿法. 代码如下: #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # @Date : 2017-05-09 15:03:50 # @Author : whb (whb@bupt.edu.cn) # @Link : ${link} # @Version : $Id$ import numpy a

LR(对数几率回归) 函数为\(y=f(x)=\frac{1}{1+e^{-(w^{T}x+b)}}\). 由于输出的是概率值\(p(y=1|x)=\frac{e^{w^{T}x+b}}{1+e^{w^{T}x+b}},p(y=0|x)=\frac{1}{1+e^{w^{T}x+b}}\),所以求解使用极大似然估计来求解参数\(w,b\). 为了方便表示,记\(\widehat{w}=(w;b),\widehat{x}=(x;1)\) 写出似然函数\[\prod_{i=1}^{m}p(y=1|\

logistic函数,也称sigmoid函数,概率分布函数.给定特定输入,计算输出"success"的概率,对回题回答"Yes"的概率.接受单个输入.多维数据或训练集样本特征,可以用线性回归模型表达式合并成单值. 损失函数可以使用平方误差.训练集"Yes"代表100%概率或输出值1的概率.损失刻画特定样本模型分配小于1值概率."No"概率值0.损失是模型分配样本概率值并取平方.平方误差惩罚与损失同数量级情形.输出与期望相差太远

目录 1. 对数几率回归 1.1 求解 ω 和 b 2. 对数几率回归进行垃圾邮件分类 2.1 垃圾邮件分类 2.2 模型评估 混淆举证 精度 交叉验证精度 准确率召回率 F1 度量 ROC AUC 1. 对数几率回归 考虑二分类任务,其输出标记 \(y \in \{0, 1\}\),记线性回归模型产生的预测值 \(z=\boldsymbol{w}^T\boldsymbol{x} + b\) 是实值,于是我们需要一个将实值 \(z\) 转换为 \(0/1\) 的 \(g^{-}(\cdot)\)

今天 学习了对数几率回归,学的不是很明白x1*theat1+x2*theat2...=y 对于最终的求解参数编程还是不太会,但是也大致搞明白了,对数几率回归是由于线性回归函数的结果并不是我们想要的,我们需要的或许只有是和不是,也就是0或1的关系,这时候我们就需要一个联系函数y=1/(1-e^(-1)) 作为桥梁这样我们就可以无限趋近于我们的0或者1. 然后就是参数估计,通过最大似然估计函数可以得到最简单的结果 最后还是需要通过梯度下降求得最终的解答 我学习的书是<机器学习西瓜书>周志华

演讲嘉宾 | 王晶(华为云人工智能高级算法工程师王晶) 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 近期,由 CSDN 主办的 2019 中国AI 开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举办.在计算机视觉技术专题,华为云OCR人工智能高级算法工程师王晶分享了"文字识别服务的技术实践.底层框架及应用场景"的主题演讲. 演讲的第一部分,他分享了文字检测和识别的基础知识以及难点和最新进展.第二部分是华为云文字识别服务关键能力.关键技术,以及落地过程中遇到的"坑&

[摘要] 首先,和大家先聊聊的是为什么微服务.DevOps和云计算会在各个产业大行其道;其次,再谈谈微服务架构设计有那些自己独特的设计思想,和传统的SOA有什么区别;最后,我们再一起看一看在工业领域云平台和微服务应用的一些实践. 很高兴今天能够和大家一起分享富士康云上的一些实践,我负责的是富士康云平台和工业互联网相关产品与解决方案.首先,和大家先聊聊的是为什么微服务.DevOps和云计算会在各个产业大行其道;其次,再谈谈微服务架构设计有那些自己独特的设计思想,和传统的SOA有什么区别;最后,我们

[摘要]仓储管理存在四大细分场景:出入库管理.盘点.分拣和货物跟踪.本系列将介绍利用华为云IOT全栈云服务,端侧采用华为收发分离式RFID解决方案,打造端到端到IOT智慧仓储解决方案的最佳实践. 仓储是什么? 仓储,是物流生命周期很重要的一部分,首先了解什么物流. 物流,顾名思义“物的流通”,指从物品的供应地向接收地流通,是一个根据实际需要,将运输.核算.储存.装卸搬运.包装.流通加工.配送.信息处理等功能有机结合起来实现用户要求的复杂过程. 在现代物流流程中,一般会经历如下几个环节: 工厂根据

华为云容器实例服务,它基于 Kubernetes 打造,对最终用户直接提供 K8S 的 API.正如前面所说,它最大的优点是用户可以围绕 K8S 直接定义运行应用. 这里值得一提是,我们采用了全物理机的方案,对于端到端资源利用率有一个很大的提升.而在 K8S 之上我们通过一层封装实现了超规模资源池.大家知道 K8S 现开源的版本最大只能支持到5000节点,并且这是在 Google 云上的验证结果,而在很多其他的云平台往往达不到.主要是受限于底层网络和存储系统. 所以在华为云,我们的做法是通过一层

置顶:华为云618大促火热进行中,全场1折起,免费抽主机,消费满额送P30 Pro,点此抢购. Spring Boot是最流行的用于开发微服务的Java框架.在本文中,将与大家分享自2016年以来笔者在专业开发中使用Spring Boot所采用的最佳实践.这些内容是基于笔者个人经验和一些熟知的Spring Boot专家的文章. 在本文中,将重点介绍Spring Boot特有的实践(大多数时候,也适用于Spring项目).以下依次列出了最佳实践,排名不分先后. 1.使用自定义BOM来维护第三方依赖

文:姚冬(华为云DevCloud首席技术布道师,资深DevOps与精益/敏捷专家,金融解决方案技术Leader,中国DevOpsDays社区核心组织者) 前言 敏捷是什么?DevOps是什么?两者有什么区别? 持续集成不是XP里面的么,怎么DevOps也有持续集成? 我们之前在做敏捷转型,现在又开始DevOps转型,到底啥情况? 总觉得与其去纠缠一个定义,不如踏踏实实做点儿事情. 没必要太纠结,因为两者都在演进,两者也越来越像,否则不会有这些疑问. 原本没想写这个话题,客户问起也只是简单说明.

引言: 在“DevOps能力之屋(Capabilities House of DevOps)”中,华为云DevCloud提出(工程方法+最佳实践+生态)×工具平台=DevOps能力.华为云DevCloud将推出“DevOps on DevCloud”系列,针对DevOps领域场景,阐述该场景在华为云DevCloud上的实施方法与实践.本文阐述了企业A在实施DevOps过程中,如何一步步采用华为云DevOps平台.此客户成功故事,希望为采用DevOps平台的企业提供借鉴.为行文阅读,本文中企业A将

摘要:GaussDB(for Influx)通过提供hint功能,在单时间线的查询场景下,性能有大幅度的提升,能有效满足客户某些特定场景的查询需求. 本文分享自华为云社区<华为云GaussDB(for Influx)揭秘第十期:最佳实践之hint查询>,作者:高斯Influx官方博客. "怎么感觉查询越来越慢了?"随着业务数据量的不断增大,很多客户都反馈同样的查询语句变得越来越慢.接到客户的反馈后,我们分析了客户的查询执行各个阶段的耗时,发现随着数据量的增加,耗在倒排索引阶

背景 湖仓一体(LakeHouse)是一种新的开放式架构,它结合了数据湖和数据仓库的最佳元素,是当下大数据领域的重要发展方向. 华为云早在2020年就开始着手相关技术的预研,并落地在华为云 FusionInsight MRS智能数据湖解决方案中. 目前主流的三大数据湖组件 Apache Hudi.Iceberg.Delta各有优点,业界也在不断探索选择适合自己的方案. 华为湖仓一体架构核心基座是 Apache Hudi,所有入湖数据通过 Apache Hudi 承载, 对外通过 HetuEngi

一.结论: 1.华为云是符合openstack 社区的API,所以,以社区的API为准.社区API见下面的链接. https://developer.openstack.org/api-ref/network/v2/index.html 二.调用前准备 1.python的API调用前,需要准备好python的运行环境,以及在华为云上已经注册用户. python的运行环境具体是指(1)python安装包(2)openstack社区的API库,下面有介绍. 华为云注册用户,正常在官网上注册即可. 2

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