教练集”Yes”代表百分之百可能率或输出值1的票房价值,将自定可能率作为模型测算输出

logistic函数,也称sigmoid函数,概率遍及函数。给定特定输入,总结输出”success”的票房价值,对回题回答”Yes”的可能率。接受单个输入。多维数据或练习集样本特征,可以用线性回归模型表明式合併成单值。

学学笔记TF009:对数概率回归,学习笔记tf009

logistic函数,也称sigmoid函数,概率布满函数。给定特定输入,总结输出”success”的可能率,对回题回答”Yes”的票房价值。接受单个输入。多维数据或练习集样本特征,能够用线性回归模型表明式合併成单值。

损失函数能够选取平方标称误差。演练集”Yes”代表百分百概率或输出值1的可能率。损失刻画特定样本模型分配小于1值可能率。”No”可能率值0。损失是模型分配样本可能率值并取平方。平方测量误差惩罚与损失同数量级情况。输出与期待相差太远,交叉熵(cross
entropy)输出更加大值(惩罚)。模型期望输出”Yes”样本预测概率接近0时,罚项值增加到临近无穷大。训练完,模型不大概做出如此的错误预测。TensorFlow提供单个优化步骤sigmoid输出总结交叉熵。

音信论,符号字符串每一种字符出现可能率已知,用香农熵预计字符串每一个符号编码所需平均最小位数。符号编码,借使假使任何可能率非真正概率,符号编码长度越来越大。交叉熵以次优编码方案总计同字符串编码平均最小位数。损失函数期望输出可能率分布,实际值百分百和0,将自定可能率作为模型测算输出。sigmoid函数输出概率值。当实际可能率等于自定可能率,交叉熵值最小。交叉熵越接近熵,自定概率是真实概率越来越好逼近。模型输出与期望输出越左近,交叉熵越小。

从csv文件读取数据,加载剖析,创立批次读取张量多行数据,提高估算计算效用。tf.decode_csv()
Op将字符串(文本行)转变成内定暗许值张量列元组,为每列设置数据类型。读取文件,加载张量batch_size行。属性数据(categorical
data),测度模型需求把字符串特征转变为数值型特征。每种属性特征扩张为N维布尔型特征,各样可能取值对应一维。具有属性相应维度取值1。模型对每一种大概取值独立加权。单个变量表示只可能三种值属性。全部特征排列矩阵,矩阵转置,每行同样本,每列一特色。输入,调用read_csv,转变读取数据,tf.equal方法检查属性值与常量值是不是等于,tf.to_float方法将布尔值调换来数值。tf.stack方法打包全体布尔值进单个张量。

教练,衡量精确率,准确预测样本总量占全部样本比例。样本输出超过0.5转换为正回复。tf.equal相比较预测结果与实际值是还是不是等于。tf.reduce_mean总结全数科学预测样本数,除以批次样书总量,获得不错预测百分比。

 

    import tensorflow as tf
    import os
    #参数变量初始化
    W = tf.Variable(tf.zeros([5, 1]), name="weights")#变量权值
    b = tf.Variable(0., name="bias")#线性函数常量,模型偏置
    def combine_inputs(X):#输入值合并
        print "function: combine_inputs"
        return tf.matmul(X, W) + b
    def inference(X):#计算返回推断模型输出(数据X)
        print "function: inference"
        return tf.sigmoid(combine_inputs(X))#调用概率分布函数
    def loss(X, Y):#计算损失(训练数据X及期望输出Y)
        print "function: loss"
        return tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=combine_inputs(X), labels=Y))#求平均值
    def read_csv(batch_size, file_name, record_defaults):#从csv文件读取数据,加载解析,创建批次读取张量多行数据
        filename_queue = tf.train.string_input_producer([os.path.join(os.getcwd(), file_name)])
        reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
        key, value = reader.read(filename_queue)
        decoded = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)#字符串(文本行)转换到指定默认值张量列元组,为每列设置数据类型
        return tf.train.shuffle_batch(decoded, batch_size=batch_size, capacity=batch_size * 50, min_after_dequeue=batch_size)#读取文件,加载张量batch_size行
    def inputs():#读取或生成训练数据X及期望输出Y
        print "function: inputs"
        #数据来源:https://www.kaggle.com/c/titanic/data
        #模型依据乘客年龄、性别、船票等级推断是否能够幸存
        passenger_id, survived, pclass, name, sex, age, sibsp, parch, ticket, fare, cabin, embarked = \
            read_csv(100, "train.csv", [[0.0], [0.0], [0], [""], [""], [0.0], [0.0], [0.0], [""], [0.0], [""], [""]])
        #转换属性数据
        is_first_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [1]))#一等票
        is_second_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [2]))#二等票
        is_third_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [3]))#三等票
        gender = tf.to_float(tf.equal(sex, ["female"]))#性别,男性为0,女性为1

        features = tf.transpose(tf.stack([is_first_class, is_second_class, is_third_class, gender, age]))#所有特征排列矩阵,矩阵转置,每行一样本,每列一特征
        survived = tf.reshape(survived, [100, 1])
        return features, survived
    def train(total_loss):#训练或调整模型参数(计算总损失)
        print "function: train"
        learning_rate = 0.01
        return tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(total_loss)
    def evaluate(sess, X, Y):#评估训练模型
        print "function: evaluate"
        predicted = tf.cast(inference(X) > 0.5, tf.float32)#样本输出大于0.5转换为正回答
        print sess.run(tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predicted, Y), tf.float32)))#统计所有正确预测样本数,除以批次样本总数,得到正确预测百分比
    #会话对象启动数据流图,搭建流程
    with tf.Session() as sess:
        print "Session: start"
        tf.global_variables_initializer().run()
        X, Y = inputs()
        total_loss = loss(X, Y)
        train_op = train(total_loss)
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
        training_steps = 1000#实际训练迭代次数
        for step in range(training_steps):#实际训练闭环
            sess.run([train_op])
            if step % 10 == 0:#查看训练过程损失递减
                print str(step)+ " loss: ", sess.run([total_loss])
        print str(training_steps) + " final loss: ", sess.run([total_loss])
        evaluate(sess, X, Y)#模型评估
        import time
        time.sleep(5)
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)
        sess.close()

 

参考资料:
《面向机器智能的TensorFlow实施》

应接加小编微信交换:qingxingfengzi
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自己太太张幸清的微信徒人号:qingqingfeifangz

http://www.bkjia.com/Pythonjc/1211696.htmlwww.bkjia.comtruehttp://www.bkjia.com/Pythonjc/1211696.htmlTechArticle学习笔记TF009:对数几率回归,学习笔记tf009
logistic函数,也称sigmoid函数,概率分布函数。给定特定输入,总计输出”success”的概率,对回题回…

损失函数能够利用平方抽样误差。练习集”Yes”代表百分百可能率或输出值1的票房价值。损失刻画特定样本模型分配小于1值可能率。”No”可能率值0。损失是模型分配样本可能率值并取平方。平方模型误差惩罚与损失同数量级情状。输出与期待相差太远,交叉熵(cross
entropy)输出越来越大值(惩罚)。模型期望输出”Yes”样本预测可能率临近0时,罚项值增加到近似无穷大。练习完,模型不恐怕做出这么的谬误预测。TensorFlow提供单个优化步骤sigmoid输出总结交叉熵。

消息论,符号字符串各个字符现身可能率已知,用香农熵预计字符串各类符号编码所需平均最小位数。符号编码,若是假诺任何可能率非实际可能率,符号编码长度更加大。交叉熵以次优编码方案计算同字符串编码平均最小位数。损失函数期望输出可能率布满,实际值百分之百和0,将自定可能率作为模型测算输出。sigmoid函数输出可能率值。当实际概率等于自定概率,交叉熵值最小。交叉熵越接近熵,自定概率是真实可能率更加好逼近。模型输出与梦想输出越邻近,交叉熵越小。

从csv文件读取数据,加载解析,创立批次读取张量多行数据,进步估计总括成效。tf.decode_csv()
Op将字符串(文本行)调换来钦赐暗许值张量列元组,为每列设置数据类型。读取文件,加载张量batch_size行。属性数据(categorical
data),推测模型要求把字符串特征转变为数值型特征。每个属性特征扩大为N维布尔型特征,每一种大概取值对应一维。具有属性相应维度取值1。模型对各个恐怕取值独立加权。单个变量表示只大概三种值属性。全部特征排列矩阵,矩阵转置,每行同样本,每列一特色。输入,调用read_csv,转变读取数据,tf.equal方法检查属性值与常量值是不是等于,tf.to_float方法将布尔值调换到数值。tf.stack方法打包全数布尔值进单个张量。

体育365网址,演练,衡量正确率,正确预测样本总量占全体样书比例。样本输出当先0.5转变为正回复。tf.equal比较预测结果与实际值是还是不是等于。tf.reduce_mean总括全数科学预测样本数,除以批次样书总量,获得精确预测百分比。

 

    import tensorflow as tf
    import os
    #参数变量初始化
    W = tf.Variable(tf.zeros([5, 1]), name="weights")#变量权值
    b = tf.Variable(0., name="bias")#线性函数常量,模型偏置
    def combine_inputs(X):#输入值合并
        print "function: combine_inputs"
        return tf.matmul(X, W) + b
    def inference(X):#计算返回推断模型输出(数据X)
        print "function: inference"
        return tf.sigmoid(combine_inputs(X))#调用概率分布函数
    def loss(X, Y):#计算损失(训练数据X及期望输出Y)
        print "function: loss"
        return tf.reduce_mean(tf.nn.sigmoid_cross_entropy_with_logits(logits=combine_inputs(X), labels=Y))#求平均值
    def read_csv(batch_size, file_name, record_defaults):#从csv文件读取数据,加载解析,创建批次读取张量多行数据
        filename_queue = tf.train.string_input_producer([os.path.join(os.getcwd(), file_name)])
        reader = tf.TextLineReader(skip_header_lines=1)
        key, value = reader.read(filename_queue)
        decoded = tf.decode_csv(value, record_defaults=record_defaults)#字符串(文本行)转换到指定默认值张量列元组,为每列设置数据类型
        return tf.train.shuffle_batch(decoded, batch_size=batch_size, capacity=batch_size * 50, min_after_dequeue=batch_size)#读取文件,加载张量batch_size行
    def inputs():#读取或生成训练数据X及期望输出Y
        print "function: inputs"
        #数据来源:https://www.kaggle.com/c/titanic/data
        #模型依据乘客年龄、性别、船票等级推断是否能够幸存
        passenger_id, survived, pclass, name, sex, age, sibsp, parch, ticket, fare, cabin, embarked = \
            read_csv(100, "train.csv", [[0.0], [0.0], [0], [""], [""], [0.0], [0.0], [0.0], [""], [0.0], [""], [""]])
        #转换属性数据
        is_first_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [1]))#一等票
        is_second_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [2]))#二等票
        is_third_class = tf.to_float(tf.equal(pclass, [3]))#三等票
        gender = tf.to_float(tf.equal(sex, ["female"]))#性别,男性为0,女性为1

        features = tf.transpose(tf.stack([is_first_class, is_second_class, is_third_class, gender, age]))#所有特征排列矩阵,矩阵转置,每行一样本,每列一特征
        survived = tf.reshape(survived, [100, 1])
        return features, survived
    def train(total_loss):#训练或调整模型参数(计算总损失)
        print "function: train"
        learning_rate = 0.01
        return tf.train.GradientDescentOptimizer(learning_rate).minimize(total_loss)
    def evaluate(sess, X, Y):#评估训练模型
        print "function: evaluate"
        predicted = tf.cast(inference(X) > 0.5, tf.float32)#样本输出大于0.5转换为正回答
        print sess.run(tf.reduce_mean(tf.cast(tf.equal(predicted, Y), tf.float32)))#统计所有正确预测样本数,除以批次样本总数,得到正确预测百分比
    #会话对象启动数据流图,搭建流程
    with tf.Session() as sess:
        print "Session: start"
        tf.global_variables_initializer().run()
        X, Y = inputs()
        total_loss = loss(X, Y)
        train_op = train(total_loss)
        coord = tf.train.Coordinator()
        threads = tf.train.start_queue_runners(sess=sess, coord=coord)
        training_steps = 1000#实际训练迭代次数
        for step in range(training_steps):#实际训练闭环
            sess.run([train_op])
            if step % 10 == 0:#查看训练过程损失递减
                print str(step)+ " loss: ", sess.run([total_loss])
        print str(training_steps) + " final loss: ", sess.run([total_loss])
        evaluate(sess, X, Y)#模型评估
        import time
        time.sleep(5)
        coord.request_stop()
        coord.join(threads)
        sess.close()

 

仿照效法资料:
《面向机器智能的TensorFlow施行》

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