06.2 从评估到阶层决定

内容与核心概念

在上一页上,我们选择一条直线。
首先,我们计算数字估计,然后计算概率,然后算出解决方案。门槛值的变化不会改变模型本身。
选择直线和分分点使看到简单数据的学习过程成为可能,核查答复不参与更正。
Для изменения рисунка включитеJavaScript; расчёт и теория доступны далее.
分数、概率和解决方案是三个不同的对象。
对于二进制标签 y ⁇ %.1} 来说, z=wTx+b 首先是计算, 然后是p ⁇ (z), 然后是在门槛值上的等级。\\\(Z) \\ 。 行分没有限制, 类类在 0 和 1 之间, 等级是自由裁量的。 物流回归不是线性, p是非线性 , 但根据其确定书的通常特点, 仍然保持超高平面 。
p
=
1
1
+
e
−
z
,
y
^
=
1
[
p
≥
τ
]
,
w
T
x
+
b
=
ln
⁡
τ
1
−
τ
.
p=\frac1{1+e^{-z}},\qquad \hat y=\mathbf1[p\ge\tau],\qquad
w^Tx+b=\ln\frac{\tau}{1-\tau}.
p
=
1
+
e
−
z
1
​
,
y
^
​
=
1
[
p
≥
τ
]
,
w
T
x
+
b
=
ln
1
−
τ
τ
​
.
-=YTET -伊甸园字幕组=- 翻译:
学习自然的顺从性 直接通过登录持续表达:
L
(
z
,
y
)
=
max
⁡
(
z
,
0
)
−
y
z
+
ln
⁡
(
1
+
e
−
∣
z
∣
)
,
∂
L
∂
z
=
σ
(
z
)
−
y
.
L(z,y)=\max(z,0)-yz+\ln(1+e^{-|z|}),\qquad \frac{\partial L}{\partial z}=\sigma(z)-y.
L
(
z
,
y
)
=
max
(
z
,
0
)
−
yz
+
ln
(
1
+
e
−
∣
z
∣
)
,
∂
z
∂
L
​
=
σ
(
z
)
−
y
.
z=0,y=1损失=002,梯度-5。
logit loss
如果您绕过小类最多为 0, 并使用log0, 您就会遇到人为数字问题 。
实验。
使用固定的网络和观察会议矩阵进行修改。 然后修改 b: 移动分数字段, 并改变概率本身。 零 w给予永久分数; 在此情况下绘制正常的分界线错误 。
from math import exp,log
z=log(3)
p=1/(1+exp(-z))
assert abs(p-.75)<1e-12
代码重复了刚刚处理的操作
完全检查了 Python 示例章节
可用一个单独的文件; 显示的短片不会取代其执行 。
分数和小数保持不变,改变决定。
已知点和新数据。 这个问题如何继续?
第06章Python实例
学术基础