机器学习损失函数 python,损失函数代码-成都蓉杠电子技术开发公司

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于机器学习损失函数 python的问题，于是小编就整理了3个相关介绍机器学习损失函数 Python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？
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为什么感觉python比java、c++慢很多？

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

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（图片来源网络，侵删）

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。

（图片来源网络，侵删）

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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。

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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。

（图片来源网络，侵删）

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。

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。

我们的目标是最小化损失函数，而我们必须达到的方法是通过增加/减少权重，即拟合权重。问题是，我们如何知道哪些参数应该更大，哪些参数应该更小？答案是相对于每个权重的损失函数的导数。它告诉我们如果修改参数，loss将如何变化。

为什么感觉python比java、c++慢很多？

谢邀。为什么Python很慢？由于各种原因，Python比Fortran和C慢：其中有一个很主要的原因是Python是动态类型而不是静态类型。

这意味着在程序执行时，解释器不知道定义的变量的类型。此图表总结了C变量（我使用C作为编译语言的替代）和Python变量之间的区别：

对于C中的变量，编译器通过其定义知道类型。对于Python中的变量，在程序执行时你所知道的只是它是某种Python对象。

因此，如果您在C中编写以下内容：

从语言的本质上来讲，python是解释型语言，而c++是编译型语言。

也就是说python代码解释一句，执行一句；而c++语言是讲整个代码编译、链接为机器可识别的二进制代码，最后一起执行。

所以从这个角度来讲，c++自然会比python在很多情况下快很多。

所谓慢，也只是因为CPython的实现相对保守一点罢了，又不是没有别的选择？更可况Python大多数时候是作为简单易用的胶水语言来使用，负载高的底层计算模块的实现，完全可以用效率高的C语言，用Python随便摆弄一下上层逻辑就好了，无伤大雅。

以时下比较火爆、所需计算负载高得惊人的人工智能领域为例，无论是机器学习框架还是数据处理程序，Python都是当之无愧的主角，要是真的慢，早就一脸嫌弃的被抛弃了……

就是gil导致这货只能跑一个线程，无法充分利用cpu。题主说的场景，语言解释性是次要的，可以忽略。python真正多线程只能通过调用c库。gevent，libuv等实现。所以当年那些人工智能库只是为了语法简单就选了python，真的是一个很二的选择。

到此，以上就是小编对于机器学习损失函数 python的问题就介绍到这了，希望介绍关于机器学习损失函数 python的3点解答对大家有用。

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