我正在尝试使用Tensorflow实现逻辑回归。我假设我有{-1，1}形式的标签。return tf.reduce_mean(tf.math.log(1 + tf.math.exp(- y_true * y_pred[:, 0] ))) + tf.nn.l2_loss(W)`
return tf.matmul(x, W) + b 这是正确的吗？损失的是nan。
浏览 28提问于2021-10-24得票数 0
然而，烧烤ML目前有一个硬限制50个独特的标签和我的模型需要处理更多。
BQ接受TensorFlow模型，它似乎没有这个限制。如何将现有的Scikit logistic回归模型转换为TensorFlow模型？
浏览 0提问于2020-01-09得票数 1
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我有一个移动价格分类数据集，其中我有20个特性和一个名为price_range的目标变量。我需要分类移动价格低，中等，高，非常高。错误:输入错误(1600,4)
因此，我知道我必须给出形状的值(1600,1)，但是通过一次热编码，我已经根据一个热编码
浏览 0提问于2019-11-04得票数 0
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我目前有一个程序，它采用特征向量和分类，并将其应用于已知的权重向量，以使用Logistic回归生成损失梯度。featureSize; j++) { }
我正在尝试做的是使用Softmax回归实现类似的东西，但是我在网上找到的Softmax的所有信息并不完全遵循我所知道的关于Logit损失函数
浏览 5提问于2016-05-23得票数 0
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我知道logistic回归适用于二元分类，而softmax回归则适用于多类问题.如果我用相同的数据训练多个logistic回归模型，并将它们的结果归一化，得到多类分类器而不是使用一个softmax模型，我想结果是一样的。我可以说：“所有的多类分类器都是二进制分类器的级联结果”。(神经元网络除外)
浏览 3提问于2016-03-17得票数 24
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有没有办法用tanh运行sklearn的逻辑回归？ 我知道标签为{-1,1}时tanh更好，标签为{0,1}时sigmoid更好。如果我不能实现逻辑回归，那么从{-1,1} -> {0，1}转换标签会提高使用sigmoid激活函数的逻辑回归的性能吗？
浏览 34提问于2021-05-10得票数 1
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我遇到了一个问题，我一直在研究逻辑回归，这涉及到根据客户的收入和社会人口变量对客户进行分类，所有这些都被明确地分为那些拖欠贷款的人和那些没有拖欠贷款的人。我最近已经推荐了tensorflow作为一个用于神经网络的软件包，但是在他们的网站https://tensorflow.rstudio.com/tutorial_马恩斯特_beginners.html上，他们讨论了tensorflow在图像分类方面的问题。因此，我的具体问
浏览 0提问于2017-08-25得票数 2
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有了TensorFlow 2.0令人兴奋的新特性，我可以知道TensorFlow 2.0是否仍然支持下面所述的常用机器学习技术吗？线性回归
非常感谢您的时间和澄清提前。
浏览 3提问于2018-11-27得票数 1
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我已经建立了一个模型，根据主题(特征)中的关键字将电子邮件分类为10个不同的work_categories (标签)。然而，这个任务可能包括电子邮件应该被归类在多个标签上的可能性。例如:一封主题为“服务证书并转移它们”的电子邮件应该分为两个标签，即Servicing Worktype (标签1)和Transfer Worktype (标签2)。在我当前的程序中，这只分配给标签1。在java中，我是否
浏览 0提问于2019-07-31得票数 0
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我想用logistic回归建立一个简单的情感分析分类器。我从cs.uic.edu下载了一个积极和消极的单词列表。有6000多个单词，既有正面的也有负面的。线性分类器的形式为：(维基百科参考)
Food is awesome and music is awesome.根据这一公式，它将成为：
其
浏览 0提问于2018-03-07得票数 1
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我一直在使用标准软件包在R中进行生存分析，我知道如何在TensorFlow中进行分类问题，如logistic回归，但我很难将其映射到生存分析问题。这是在西亚诺，做的，但是我很难把它翻译成TensorFlow。
浏览 4提问于2017-04-07得票数 3
在进行GP回归时，在GPflow 2.0中，我想对长尺度设置硬界(即限制长尺度优化范围)。在这个线程()之后，我构建了一个TensorFlow双射链(参见下面的bounded_lengthscale函数)。然而，下面的双射链并不能阻止模型在假定的边界之外进行优化。我需要修改什么才能使bounded_lengthscale函数对优化设置严格的限制？4, 1).reshape(-1, 1).astype('float64')
Y = (np.sin(X) + noise * np.random.randn(
浏览 2提问于2019-12-27得票数 2
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我正在使用tensorflow机器学习食谱()学习tensorflow。我目前在NLP章节(07)。我对如何决定tensorflow变量的维度感到非常困惑。例如，在词袋中，他们使用：A = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[embedding_size,1]))
# I
浏览 2提问于2017-08-14得票数 4
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在TensorFlow库中，tf.estimator.LinearClassifier类在线性回归模型中做什么？(换句话说，它是用来干什么的？)
浏览 0提问于2020-08-01得票数 2
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编辑:我找到了我的问题的解决方案；有一个不需要openBLAS的枕木安装程序，这似乎已经奏效了。我正试图为Python找到一个神经网络库，但没有什么是我想要的；很多人似乎都在推荐图书馆(例如Keras，scikit-learn)，但这并不是真正安装在我的计算机上的。我确实找到了一个看起来能工作的程序，但是它有一个最大的隐藏层。有人能指给我一个实际工作的库吗，或者教我如何安装？
浏览 0提问于2017-01-09得票数 1
我不明白setNumClasses在这里的意义是什么，也无法在sparkmllib文档中找到任何东西。
浏览 6提问于2016-06-23得票数 1
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在实现多特征多类Logistic回归(我选择的数据集有1、2、3、4和5类)的m (>100)样本数据中，类在1~5之间。的唯一标签/类，并将它们作为向量。我可以用Y作为大小的列向量(m,1)编写以下代码for i = 2:m for1; end
浏览 2提问于2020-03-30得票数 1
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我有一个由13个属性组成的数据集，其中一些属性是分类的，有些属性是连续的(可以转换为分类)。我需要使用logistic回归来建立一个模型来预测一个行的响应，并找到预测的准确性、敏感性和特异性。是否有关于如何执行此操作的代码示例？(这一切我都是新手)
谢谢!
浏览 5提问于2013-05-08得票数 2
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我使用的是随机森林分类器。我的老板问我，是否也可以用回归来看待我们的问题。我理解，对于分类任务，使用分类器当然更好，但实现回归模型是可能的。我的数据是这样的： 我有一个由软件需求组成的数据集，这些需求的等级为1、2、3、4或5。我创建了一个特征矩阵，用于训练模型以对类进行预测，其中包含10个特征，例如: num_words、num_sentences、num_syllables、weak_words、flesh_id
浏览 33提问于2019-10-08得票数 1
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