逻辑函数

本文是 Deep Learning Specialization 系列课程的第1课《 Neural Networks and Deep Learning 》中Logistic Regression with a Neural Network mindset练习部分的笔记。 在《 02 神经网络 - 神经网络和深度学习 [Deep Learning Specialization系列] 》中，我们了解了神经网络的大部分理论知识。通过该编程实例，我们能构建一个简答的逻辑回归的分类器来识别猫，以复习神经网路的知识并了解具体的编程实现。 概述 本试验使用的是 h5 格式的数据集，该数据集包含有标注结果的训练数据和测试数据，通过以下7个步骤来完成神经网络的训练和预测： 数据加载 数据处理 参数初始化 逻辑回归函数的实现（正向传播） 损失/代价函数的实现（正向传播） 梯度递减算法的实现（反向传播） 预测 1. 数据加载 h5 格式的数据的读取是通过 h5py 库来实现的，简单的介绍可以参考我的上一篇文章《 h5py - HDF5 for Python的简单入门 》。 首先构建一个 load_dataset() 函数来完成数据的加载，该函数通过 h5py.File() 函数来读取 h5 格式的数据文件，将训练数据和测试数据做一个简单处理后，输出 train_set_x_orig , train

前言 由浅入深、逐个击破 30SecondsOfCode 中函数系列所有源码片段，带你领略源码之美。 本系列是对名库 30SecondsOfCode 的深入刨析。 本篇是其中的函数篇，可以在极短的时间内培养你的函数式思维。 内容根据源码的难易等级进行排版，目录如下： 新手级 普通级 专家级 正文 新手级 checkProp const checkProp = (predicate, prop) => obj => !!predicate(obj[prop]); const lengthIs4 = checkProp(l => l === 4, 'length'); lengthIs4([]); // false lengthIs4([1, 2, 3, 4]); // true lengthIs4(new Set([1, 2, 3, 4])); // false (Set uses Size, not length) const session = { user: {} }; const validUserSession = checkProp(u => u.active && !u.disabled, 'user'); validUserSession(session); // false session.user.active = true; validUserSession

第三章 模板 例如，用户在网站中注册了一个新账户。用户在表单中输入电子邮件地址和密码，然后点击提交按钮。 服务器接收到包含用户输入数据的请求，然后 Flask 把请求分发到处理注册请求的视图函数。 这个视图函数需要访问数据库，添加新用户，然后生成响应回送浏览器。 这两个过程分别称为 业务逻辑 和 表现逻辑 。 完整的过滤器列表可在 Jinja2 文档（ http://jinja.pocoo.org/docs/templates/#builtin-filters ）中查看。 来源： https://www.cnblogs.com/1120lwk/p/11169238.html

文章目录 逻辑回归 逻辑回归学习目标 逻辑回归引入 逻辑回归详解 线性回归与逻辑回归 二元逻辑回归的假设函数 让步比 Sigmoid函数图像 二元逻辑回归的目标函数 不同样本分类的代价 二元逻辑回归目标函数最大化 梯度上升法 线性回归和逻辑回归的参数更新 拟牛顿法 二元逻辑回归模型 二元逻辑回归的正则化 L1正则化 L2正则化 多元逻辑回归 OvR MvM 逻辑回归流程 输入 输出 流程 逻辑回归优缺点 优点 缺点 小结 逻辑回归   虽然逻辑回归的名字里有“回归”两个字，但是它并不是一个回归算法，事实上它是一个分类算法。 逻辑回归学习目标 二元逻辑回归的目标函数 最小化二元逻辑回归目标函数 二元逻辑回归的正则化 多元逻辑回归 逻辑回归的流程 逻辑回归的优缺点 逻辑回归引入 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-1O9UxwXA-1582719512430)(…/新配图/恶搞图/06-09-操场2.jpg)]   曾经在感知机引入时我们讲过，操场上男生和女生由于受传统思想的影响，男生和女生分开站着，并且因为男生和女生散乱在操场上呈线性可分的状态，因此我们总可以通过感知机算法找到一条直线把男生和女生分开，并且最终可以得到感知机模型为 f ( x ) = s i g n ( ( w ∗ ) T x ) f(x)=sign((w^*)^Tx) f

1. LR的直观表述 1.1 直观表述 　　今天我们来深入了解一个工业界应用最多，虽然思想简单但也遮挡不住它NB光芒的绽放的一个 分类 预测模型，它就是LR模型。 LR模型可以被认为就是一个被Sigmoid函数（logistic方程）所归一化后的线性回归模型 ！为啥这么说呢？我们来看一下它的假设函数的样子： 　　　　 首先来解释一下 的表示的是啥？它表示的就是将因变量预测成1（阳性）的概率，具体来说它所要表达的是在给定x条件下事件y发生的条件概率，而 是该条件概率的参数。看到这个公式可能一脸懵逼，那我们将它分解一下： 　　　　 很容易看出将（1）代入到（2）中是不是就得到了LR模型的假设函数啦。（1）式就是我们介绍的 线性回归的假设函数 ，那（2）式就是我们的Sigmoid函数啦。什么？为什么会用Sigmoid函数？因为它引入了非线性映射，将线性回归 值域映射到0-1之间，有助于直观的做出预测类型的判断：大于等于0.5表示阳性，小于0.5表示阴性。 其实，从本质来说：在分类情况下，经过学习后的LR分类器其实就是一组权值 ，当有测试样本输入时，这组权值与测试数据按照加权得到 　　 这里的 就是每个测试样本的n个特征值。之后在按照Sigmoid函数的形式求出 ，从而去判断每个测试样本所属的类别。 由此看见， LR模型学习最关键的问题就是研究如何求解这组权值！ 1.2 决策边界 　

作者： HelloGitHub-追梦人物 文中所涉及的示例代码，已同步更新到 HelloGitHub-Team 仓库 我们博客功能越来越来完善了，但这也带来了一个问题，我们不敢轻易地修改已有功能的代码了！ 我们怎么知道代码修改后带来了预期的效果？万一改错了，不仅新功能没有用，原来已有的功能都可能被破坏。此前我们开发一个新的功能，都是手工运行开发服务器去验证，不仅费时，而且极有可能验证不充分。 如何不用每次开发了新的功能或者修改了已有代码都得去人工验证呢？解决方案就是编写自动化测试，将人工验证的逻辑编写成脚本，每次新增或修改代码后运行一遍测试脚本，脚本自动帮我们完成全部测试工作。 接下来我们将进行两种类型的测试，一种是单元测试，一种是集成测试。 单元测试是一种比较底层的测试，它将一个功能逻辑的代码块视为一个单元（例如一个函数、方法、或者一个 if 语句块等，单元应该尽可能小，这样测试就会更加充分），程序员编写测试代码去测试这个单元，确保这个单元的逻辑代码按照预期的方式执行了。通常来说我们一般将一个函数或者方法视为一个单元，对其进行测试。 集成测试则是一种更加高层的测试，它站在系统角度，测试由各个已经经过充分的单元测试的模块组成的系统，其功能是否符合预期。 我们首先来进行单元测试，确保各个单元的逻辑都没问题后，然后进行集成测试，测试整个博客系统的可用性。 Python 一般使用标准库

虽然名字里带回归，但实际上是一种分类方法，主要用于两分类问题，即只有两种分类 优点：计算代价不高，易于理解和实现 缺点：容易欠拟合，分类精度可能不高 原理 线性回归函数    \(\small z = f(X) = XW\)   其中      X 是特征值      W 是回归系数    X 和 W 都是向量，可展开为      \(\small z = XW = X_{0}W_{0} + X_{1}W_{1} + ... + X_{n}W_{n}\)   线性方程其实应该是      \(\small z = XW + b\)   为此这里固定      \(\small X_{0}=1\)      \(\small W_{0}=b\)   其他 X 值才是用户输入，这样变成两个向量相乘方便计算 逻辑回归函数 (Sigmoid 函数)    \(\small y=g(z)=\frac{1}{1+e^{-z}}\)   该函数模拟阶跃函数 (在某个跳跃点从 0 瞬间跳到 1，跳跃点两边的值固定为 0 和 1)   可以得出      \(\small y=\left\{\begin{matrix}0.12&z=-2\\0.5&z=0\\0.88&z=2\end{matrix}\right.\)   且满足      \(\small g(z) + g(-z) = 1\)   

编程的智慧 编程是一种创造性的工作，是一门艺术。精通任何一门艺术，都需要很多的练习和领悟，所以这里提出的“智慧”，并不是号称一天瘦十斤的减肥药，它并不能代替你自己的勤奋。然而由于软件行业喜欢标新立异，喜欢把简单的事情搞复杂，我希望这些文字能给迷惑中的人们指出一些正确的方向，让他们少走一些弯路，基本做到一分耕耘一分收获。 ​ 反复推敲代码 有些人喜欢炫耀自己写了多少多少万行的代码，仿佛代码的数量是衡量编程水平的标准。然而，如果你总是匆匆写出代码，却从来不回头去推敲，修改和提炼，其实是不可能提高编程水平的。你会制造出越来越多平庸甚至糟糕的代码。在这种意义上，很多人所谓的“工作经验”，跟他代码的质量其实不一定成正比。如果有几十年的工作经验，却从来不回头去提炼和反思自己的代码，那么他也许还不如一个只有一两年经验，却喜欢反复推敲，仔细领悟的人。 有位文豪说得好：“看一个作家的水平，不是看他发表了多少文字，而要看他的废纸篓里扔掉了多少。” 我觉得同样的理论适用于编程。好的程序员，他们删掉的代码，比留下来的还要多很多。如果你看见一个人写了很多代码，却没有删掉多少，那他的代码一定有很多垃圾。 就像文学作品一样，代码是不可能一蹴而就的。灵感似乎总是零零星星，陆陆续续到来的。任何人都不可能一笔呵成，就算再厉害的程序员，也需要经过一段时间，才能发现最简单优雅的写法。有时候你反复提炼一段代码，觉得到了顶峰

第十一章 内核的数据类型 坚持使用严格的数据类型，并且使用-Wall -Wstrict-prototypes选项编译可以防止大多数的代码缺陷 内核使用的数据类型主要分为三大类： ① 标准C语言类型，类似int ② 类似u32这样有确定大小的类型 ③ 类似pid_t这样用于特定内核对象的类型 使用标准C语言类型 在不同的体系架构上，普通C语言的数据类型所占空间的大小并不相同。 Linux系统中，指针和long整型的大小总是相同的。 为数据项分配确定的空间大小 有时内核代码需要特定大小的数据项，多半是用来匹配预定义的二进制结构或者和用户口空间进行通讯或者通过在结构体中插入"填白 padding"字段 来对齐数据。 当需要知道自己的数据大小时，内核提供了下列数据类型，定义在<asm/types.h>中 ① u8; 无符号字节8位 ② u16; 无符号字 16位 ③ u32; 无符号32位 ④ u64; 无符号64位 相应的有符号类型也存在，只需将名字中的u用s替换就可以了。 接口特定的类型 内核中最常用的数据类型由typedef声明，这样可以防止出现任何移植性问题。 当需要打印一些接口特定的数据类型时，最行之有效的方法就是将其强制转换成可能的最大类型（通常是long或者unsigned long）,然后用相应格式。 因为格式和类型相匹配，而且也不会丢失数据位

一、项目初始化 """ 1）根组件：App.vue <template> <div id="app"> <router-view /> </div> </template> 2）路由配置：router/index.js const routes = [ { path: '/', name: 'Home', component: Home } ]; 3）组件：views和components文件夹 i）删除除Home.vue以为的所有组件 ii）初始化Home.vue <template> <div class="home"> </div> </template> 4）分类管理资源：assets文件夹 建立img、css、js子文件夹，删除原来的资源 5）如果要修改页面标签图标 替换public文件夹下的favicon.ico图片文件 """ 二、组件数据局部化处理（数据隔离） """ 1）不管页面组件还是小组件，都可能会被多次复用 2）复用组件的原因，其实就是复用组件的 页面结构、页面样式、页面逻辑 3）但是页面上的数据需要区分（被复用的两个组件数据多少是有区别的），所以组件的数据要做局部化处理 4）借助函数可以产生局部作用域的特点，为每一次复用组件产生一个独立的作用域 语法: data () { return { // 数据们 } } """ - 子组件 <template>