coursera_variable_深度学习项目实战 多标签数据源制作以及标签坐标转换_中国AI数据

2019-11-25

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ation 图10:在1,000次训练迭代中绘制的弹性净回归损失 HQW it WQrkS… 此处执行弹性净回归以及多元线性回归。我们可以看到,在损失函数中使用这些正则项时,收敛速度比之前的章节要慢。正则化就像在损失函数中添加适当的项一样简单。 实施LQgiStiC注册 对于此配方,我们将执行逻辑回归以预测低出生体重的可能性。 做好准备 Logistic回归是将线性回归转换为二元分类的一种方法。这可以通过将线性输出转换成S型函数来实现,该函数将输出定标在零和1之间。目标是零或1,指示数据点是否在一个类别或另一个类别中。由于我们正在预测介于0或1之间的数字,因此,如果预测高于指定的截止值,则将预测分类为类别值1''',否则将分类为类别0。就本示例而言,我们将cut-off指定为0.5,这将使分类与舍入输出一样简单。 我们将在此示例中使用的数据将是通过马萨诸塞州大学阿默斯特大学统计数据存储库(https:// www。umass.edu/statdata/statdata/)获得的出生体重低数据。我们将从其他几个因素预测出生体重。 怎么做… 我们首先加载包括请求库在内的

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