麻省理工学院_逻辑回归损失函数_深度学习框架简介_中国AI数据

2019-11-25

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[train_indices] y_vals_test = y_vals [test_indices]? 当特征在0和1之间缩放(最小-最大缩放)时,逻辑回归收敛效果更好。接下来,我们将缩放每个功能:def normalize_cols(m): col_max = m.max(轴= 0) col_min = m.min(轴= 0)返回(m-col_min)/(col_max-col_min) x_vals_train = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_train))x_vals_test = np.nan_to_num(normalize_cols(x_vals_test)) 请注意,在缩放数据集之前,我们将数据集分为训练和测试。这是一个重要的区别。我们要确保训练集完全不影响测试集。如果我们在分割之前对整个集合进行缩放,那么我们不能保证它们不会相互影响。 接下来,我们声明批处理大小,占位符,变量和逻辑模型。我们不会将输出包装成S形,因为该操作内置在损失函数中: batch_size = 25 x_data = tf.placeh

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