邏輯斯蒂迴歸是一種常用的二元分類模型,其目的是預測一個事件發生的機率。
邏輯斯蒂迴歸模型的最佳化問題可以表達為:透過最大化log似然函數,來估計模型參數w和b,其中x是輸入特徵向量,y是對應的標籤(0或1)。具體而言,透過對所有樣本計算log(1 exp(-y(w·x b)))的累加和,我們可以得到最優的參數值,使得模型對資料的擬合效果達到最佳。
通常使用梯度下降演算法解決問題,例如邏輯斯蒂迴歸中用於最大化對數似然的參數。
以下是邏輯史蒂迴歸模型的梯度下降演算法的步驟:
#1.初始化參數:選擇一個初始值,通常為0或隨機值,對於w,b進行初始化。
2.定義損失函數:在邏輯迴歸中,損失函數通常定義為交叉熵損失,即對於一個樣本,預測的機率與實際標籤之間的差距。
3.計算梯度:使用鍊式法則計算損失函數對參數的梯度。對於邏輯迴歸,梯度計算包括對w和b的偏導數。
4.更新參數:使用梯度下降演算法更新參數。參數的更新規則為:參數新值=參數舊值-學習率*梯度。其中,學習率是一個超參數,控制梯度下降的速度。
5.迭代:重複步驟2-4直到滿足停止條件,如達到最大迭代次數或損失的改變小於某個閾值。
以下是一些關鍵點需要注意:
1.學習率的選擇:學習率的選擇對梯度下降的效果有很大的影響。如果學習率過大,可能會導致梯度下降過程非常不穩定;如果學習率過小,可能會導致梯度下降過程非常緩慢。通常,我們會使用學習率衰減策略來動態調整學習率。
2.正規化:為了防止過擬合,我們通常會在損失函數中加入正規化項。常見的正則化項包括L1正則化和L2正則化。這些正則化項會使得模型的參數更加稀疏或更平滑,從而減少過度擬合的風險。
3.批量梯度下降與隨機梯度下降:在處理大規模資料集時,全批量梯度下降可能會非常慢。因此,我們通常會使用隨機梯度下降或小批量梯度下降。這些方法每次只使用一部分資料來計算梯度和更新參數,可以大幅提高訓練速度。
4.早停:在訓練過程中,我們通常會監視模型在驗證集上的表現。當模型的驗證損失不再明顯降低時,我們就可以提前停止訓練,以防止過度擬合。
5.反向傳播:在計算梯度時,我們使用了鍊式法則進行反向傳播。這個過程會將損失函數對模型的輸出層的影響傳遞到模型的輸入層,從而幫助我們了解模型在哪些方面需要改進。
透過上述步驟和關鍵點,我們可以實作邏輯史蒂迴歸模型的梯度下降演算法。這個演算法可以幫助我們找到最優的模型參數,以便更好地進行分類預測。
以上是邏輯斯蒂迴歸模型的梯度下降最佳化方法的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

在約翰·羅爾斯1971年具有開創性的著作《正義論》中,他提出了一種思想實驗,我們應該將其作為當今人工智能設計和使用決策的核心:無知的面紗。這一理念為理解公平提供了一個簡單的工具,也為領導者如何利用這種理解來公平地設計和實施人工智能提供了一個藍圖。 設想一下,您正在為一個新的社會制定規則。但有一個前提:您事先不知道自己在這個社會中將扮演什麼角色。您最終可能富有或貧窮,健康或殘疾,屬於多數派或邊緣少數群體。在這種“無知的面紗”下運作,可以防止規則制定者做出有利於自身的決策。相反,人們會更有動力製定公

許多公司專門從事機器人流程自動化(RPA),提供機器人以使重複的任務自動化 - UIPATH,在任何地方自動化,藍色棱鏡等。 同時,過程採礦,編排和智能文檔處理專業

AI的未來超越了簡單的單詞預測和對話模擬。 AI代理人正在出現,能夠獨立行動和任務完成。 這種轉變已經在諸如Anthropic的Claude之類的工具中很明顯。 AI代理:研究

快速的技術進步需要對工作未來的前瞻性觀點。 當AI超越生產力並開始塑造我們的社會結構時,會發生什麼? Topher McDougal即將出版的書Gaia Wakes:

產品分類通常涉及復雜的代碼,例如諸如統一系統(HS)等系統的“ HS 8471.30”,對於國際貿易和國內銷售至關重要。 這些代碼確保正確的稅收申請,影響每個INV

數據中心能源消耗與氣候科技投資的未來 本文探討了人工智能驅動的數據中心能源消耗激增及其對氣候變化的影響,並分析了應對這一挑戰的創新解決方案和政策建議。 能源需求的挑戰: 大型超大規模數據中心耗電量巨大,堪比數十萬個普通北美家庭的總和,而新興的AI超大規模中心耗電量更是數十倍於此。 2024年前八個月,微軟、Meta、谷歌和亞馬遜在AI數據中心建設和運營方面的投資已達約1250億美元(摩根大通,2024)(表1)。 不斷增長的能源需求既是挑戰也是機遇。據Canary Media報導,迫在眉睫的電

生成式AI正在徹底改變影視製作。 Luma的Ray 2模型,以及Runway的Gen-4、OpenAI的Sora、Google的Veo等眾多新模型,正在以前所未有的速度提升生成視頻的質量。這些模型能夠輕鬆製作出複雜的特效和逼真的場景,甚至連短視頻剪輯和具有攝像機感知的運動效果也已實現。雖然這些工具的操控性和一致性仍有待提高,但其進步速度令人驚嘆。 生成式視頻正在成為一種獨立的媒介形式。一些模型擅長動畫製作,另一些則擅長真人影像。值得注意的是,Adobe的Firefly和Moonvalley的Ma

ChatGPT用户体验下降:是模型退化还是用户期望? 近期,大量ChatGPT付费用户抱怨其性能下降,引发广泛关注。 用户报告称模型响应速度变慢,答案更简短、缺乏帮助,甚至出现更多幻觉。一些用户在社交媒体上表达了不满,指出ChatGPT变得“过于讨好”,倾向于验证用户观点而非提供批判性反馈。 这不仅影响用户体验,也给企业客户带来实际损失,例如生产力下降和计算资源浪费。 性能下降的证据 许多用户报告了ChatGPT性能的显著退化,尤其是在GPT-4(即将于本月底停止服务)等旧版模型中。 这


熱AI工具

Undresser.AI Undress
人工智慧驅動的應用程序,用於創建逼真的裸體照片

AI Clothes Remover
用於從照片中去除衣服的線上人工智慧工具。

Undress AI Tool
免費脫衣圖片

Clothoff.io
AI脫衣器

Video Face Swap
使用我們完全免費的人工智慧換臉工具,輕鬆在任何影片中換臉!

熱門文章

熱工具

ZendStudio 13.5.1 Mac
強大的PHP整合開發環境

EditPlus 中文破解版
體積小,語法高亮,不支援程式碼提示功能

PhpStorm Mac 版本
最新(2018.2.1 )專業的PHP整合開發工具

Atom編輯器mac版下載
最受歡迎的的開源編輯器

WebStorm Mac版
好用的JavaScript開發工具