随笔分类 - A---邱希鹏-nndl Exercise
摘要：1. 导入包 import os import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import torch.utils.data as Data import torchvision import torc
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摘要：1. 逻辑回归解决二分类问题 1.1 生成数据集 '+' 从高斯分布采样 (X, Y) ~ N(3, 6, 1, 1, 0). 'o' 从高斯分布采样 (X, Y) ~ N(6, 3, 1, 1, 0) import tensorflow as tf import matplotlib.pyplot
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摘要：1. 分析为什么平方损失函数不适用于分类问题. 答: 分类问题中的标签，是没有连续的概念的。每个标签之间的距离也是没有实际意义的，所以预测值 和 标签两个向量之间的平方差这个值不能反应分类这个问题的优化程度。 假设分类问题的类别是1,2,3 那么对于一个真实类别为2的样本X，模型的分类结果是 1 或
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摘要：线性回归 问题描述 有一个函数 ，使得。现 在不知道函数 f(⋅)的具体形式，给定满足函数关系的一组训练样本，请使用线性回归模型拟合出函数y=f(x)。 (可尝试一种或几种不同的基函数，如多项式、高斯或sigmoid基函数） 数据集 根据某种函数关系生成的train 和test 数据
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摘要：1. numpy 的array操作 # 1. 导入numpy库 import numpy as np # 2.建立一个一维数组 a 初始化为[4,5,6], # (1) 输出a 的类型（type） # (2) 输出a的各维度的大小（shape） # (3) 输出 a的第一个元素（值为4） a = n
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