Splett = pred.max(-1)[1] == lab 在学习pytorch的过程中，不止一个人问过这个问题。这行代码常用于统计正确率中，下面让我们一起来探究一下到底是什么逻辑。 Splet它們的模型形式基本上相同，都具有 wx+b，其中 w 和 b 是待求引數，其區別在於他們的因變數不同，多重線性迴歸直接將 wx+b 作為因變數，即 y=wx+b，而 logistic 迴歸則通過函式L 將 wx+b 對應一個隱狀態 p, p = L(wx+b), 然後根據 p 與 1-p 的大小決定變數的值。

logistic-regression-for-UCI-dataset/main.py at master - Github

Splet20BCE1205-Lab3 - Read online for free. Linear Regression-R SpletSpartoo používa cookies, ktoré sú nevyhnutne potrebné na prevádzku stránky, ako aj na personalizáciu obsahu a analýzu návštevnosti. Naši partneri používajú súbory robert dale smith

Machine Learning Basics: Simple Linear Regression

Splet23. dec. 2024 · t=pred.max(-1)[1]==lab return torch.mean(t.float()) 下面就是对一些设置 net=LR() criterion=nn.CrossEntropyLoss() # 使用CrossEntropyLoss损失 optm=torch.optim.Adam(net.parameters()) # Adam优化 epochs=1000 # 训练1000次 下面开始训练了 for i in range(epochs): # 指定模型为训练模式，计算梯度 net.train() # 输入值都 … Splet26. apr. 2024 · t = pred.max(-1)[1] == lab 在学习pytorch的过程中，不止一个人问过这个问题。这行代码常用于统计正确率中，下面让我们一起来探究一下到底是什么逻辑。 def … Spletdef test(pred,lab): t=pred.max (- 1 ) [ 1 ]==lab return torch.mean (t.float ()) 下面就是对一些设置 net= LR () criterion= nn.CrossEntropyLoss () # 使用CrossEntropyLoss损失 optm= torch.optim.Adam (net.parameters ()) # Adam优化 epochs=1000 # 训练1000次 下面开始训 … robert dale creighton fairfield pa