大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于python机器学习梯度的问题,于是小编就整理了2个相关介绍Python机器学习梯度的解答,让我们一起看看吧。
python怎么实现逻辑回归的梯度下降法?
这个简单,尽管Python的scikit-learn库提供了易于使用和高效的LogisticRegression类,但我们自己使用NumPy创建自己的实现,可以更好地理解逻辑回归算法。
资料集
我们将使用Iris数据集,它包含3个类别,每个类别有50个实例,其中每个类别都表示一种鸢尾花植物。为简化目标,我们仅介绍前两个特征,而且我们简单使用其中两个分类,所以这是个二分类模型。
算法
给定一组输入X,我们希望将它们分配给两个可能的类别(0或1)之一。Logistic回归模型对每个输入属于特定类别的概率进行建模。
***设
一个函数接受输入并返回输出。为了生成概率,逻辑回归使用的函数为X的所有值提供0到1之间的输出。有许多满足此描述的函数,但是在这种情况下使用的是逻辑函数。在这里,我们将其称为sigmoid函数。
如何入门机器学习?
分享一下我以前自学的经验。
前提条件:①一定的高等数学基础,微分、偏微分、概率论、线性代数等。刚接触不需要太深入,知道,熟悉一些概念即可(比如矩阵的行列式、偏微分求导)。②一定的编程基础,主要是Matlab,Python,熟悉基本的语法即可。③有一定的英文听读能力。如果以上条件不具备,建议别入坑。
第一步:直接上Cousera搜斯坦福大学(Stanford)吴恩达的机器学习课程。如果掌握了前提知识,跟着学,学得懂。不懂的数学概念查资料。课后的练习是该课的精华,一定要自己做。如果不会***,B站搜吴恩达机器学习网课版即可。
这个过程持续1个月,在这期间,可以买一本周志华老师的《机器学习》和李航老师的《统计学习方法》。前者是入门经典,后者更多从数学的角度来讲机器学习,加深理解。
第二步:上完机器学习后,直接上吴恩达的深度学习大课,这么大课又分几门小课,涵盖了深度学习的方方面面,比如CNN、RNN、LSTM、ResNet等。由于深度学习发展很快,一些新的算法并没有讲到,一些算法可能已经过时,但学习思想也是很重要的。
上完这一系列课程大概3个月,在这期间可以买一本《Deep Learning》,最好是英文原版。根据个人情况买一些其它书籍。
第三步:完成了上面两步,基本就算入门了。接下来就是实践+持续学习了。多去github找开源项目,B站、慕课网去找实战项目。边学边做,达到一个熟练的程度。有机会,参加一下比赛,多跟大神交流。
这么做,基本上半年,就可以入门了。
在开始学习ML之前,首先需要掌握一些基础知识。
1.学习微积分
您需要的第一件事是多变量演算。
在哪里学习: 确保做练习题。 否则,您只会随课程一起点头,不会学任何东西。
2.学习线性代数
注意:我听过令人信服的论点,您可以跳过微积分和线性代数。 我认识的一些人直接进入了ML,并通过反复试验和直觉了解了他们所需的大多数知识,结果证明还可以。 您的里程会有所不同,但是无论您做什么,都不要跳过此下一步
3.学习编码
您需要的最后一件事是使用Python的编程经验。 您可以使用其他语言进行ML,但是如今,Python已成为黄金标准。
您还应该密切注意numpy和scipy软件包。 那些很多。
关于良好的编程习惯,我还有很多话要说。 一句话:通过良好的测试和错误处理,使代码清晰易懂且模块化。
到此,以上就是小编对于python机器学习梯度的问题就介绍到这了,希望介绍关于python机器学习梯度的2点解答对大家有用。