功能：实现逻辑运算 函数原型： #include using namespace std; #include #include #include...for (int i = 0; i < v.size(); i++) { cout << v[i] << " "; } cout << endl; } void test() { //逻辑仿函数...bool> v; v.push_back(true); v.push_back(false); v.push_back(true); v.push_back(false); p(v); //逻辑非...里面的数据搬运到v1里面去 transform(v.begin(), v.end(), v1.begin(), logical_not()); //也可以在搬运过程中进行加减乘除操作，但改变的只是...v1，而非原来的容器v p(v1); p(v); } int main() { test(); system("pause"); return 0; }
点击关注 不迷路 逻辑函数 Q : 常见的逻辑函数包括哪些呢 A : 在Excel中提供了六种逻辑函数。即AND、OR、NOT、IF函数。...2 Or函数 主要功能 ⒈仅当所有参数值均为逻辑“假（FALSE）”时返回函数结果逻辑“假（FALSE）”，否则都返回逻辑“真（TRUE）”。...学生姓名 语文 数学 小熊 46 94 花话 74 76 Jenny 87 65 冰蓝 52 67 天天 45 95 采用公式 =or(B2>60,C2>60) 3 Not函数 主要功能 ⒈对逻辑判断取反向值的函数...使用格式 ⒉NOT(logical) 参数说明 3 如果输入参数的逻辑值为FALSE，NOT函数返回TRUE；如果输入参数的逻辑值为TRUE，NOT函数返回FALSE。...主要功能 ⒈根据对指定条件的逻辑判断的真假结果，返回相对应的内容。
numpy.arccos numpy.arctan 四、逻辑函数 真值测试 numpy.all numpy.any 数组内容¶ numpy.isnan 逻辑运算 numpy.logical_not...在 numpy 中对以上函数进行了运算符的重载，且运算符为 元素级。也就是说，它们只用于位置相同的元素之间，所得到的运算结果组成一个新的数组。 注意 numpy 的广播规则。...通用函数（universal function）通常叫作ufunc，它对数组中的各个元素逐一进行操作。这表明，通用函数分别处理输入数组的每个元素，生成的结果组成一个新的输出数组。...输出数组的大小跟输入数组相同。 三角函数等很多数学运算符合通用函数的定义，例如，计算平方根的sqrt()函数、用来取对数的log()函数和求正弦值的sin()函数。 ...0.17453293 0.34906585 0.52359878 0.6981317 0.87266463 # 1.04719755 1.22173048 1.3962634 1.57079633] 四、逻辑函数
逻辑回归、激活函数及其代价函数 线性回归的可行性 对分类算法，其输出结果y只有两种结果{0，1}，分别表示负类和正类，代表没有目标和有目标。...对于分类方法，这种拟合的方式极易受到分散的数据集的影响而导致损失函数的变化，以至于对于特定的损失函数，其阈值的设定十分困难。...设 h_θ (x)=g(θ^T x) ， 其中 g(z)=\frac{1}{(1+e^{−z} )} , 称为逻辑函数（Sigmoid function，又称为激活函数，生物学上的S型曲线） h_θ...这个不等式函数将整个空间分成了y=1 和 y=0的两个部分，称之为决策边界。...激活函数的代价函数 在线性回归中的代价函数： J(θ)=\frac{1}{m}∑_{i=1}^m \frac{1}{2} (h_θ (x^{(i)} )−y^{(i)} )^2 令 Cost（hθ
参考链接： Python中的numpy.not_equal numpy数学函数和逻辑函数 算术运算numpy.add()numpy.subtract()numpy.multiply()numpy.divide...通过不同的 axis，numpy 会沿着不同的方向进行操作：如果不设置，那么对所有的元素操作；如果axis=0，则沿着纵轴进行操作；axis=1，则沿着横轴进行操作。...但这只是简单的二位数组，如果是多维的呢？可以总结为一句话：设axis=i，则 numpy 沿着第i个下标变化的方向进行操作。 ...聚合函数 是指对一组值（比如一个数组）进行操作，返回一个单一值作为结果的函数。因而，求数组所有元素之和的函数就是聚合函数。ndarray类实现了多个这样的函数。 ...a=np.array([1,2,np.nan]) print(np.isnan(a)) #[False False True] 逻辑运算 numpy.logical_not print(np.logical_not
这篇文章是逻辑回归三部曲中的第一部，介绍逻辑回归的由来和为什么会使用sigmod函数。如果觉得看起来有难度也可以先看逻辑回归原理一文，再回过头来看这篇文章。...本文目录 广义线性模型 指数分布族 伯努利分布 逻辑回归优缺点 接下来将从广义线性模型、指数分布族、伯努利分布阐释逻辑回归和sigmod函数的由来。...且E(T(Y))=g(y)，从而可以推导出广义线性函数(逻辑回归函数)的表达式： ? 从上面的推导可以看出逻辑回归的因变量g(y)就是伯努利分布中样本为1的概率。...所以把线性回归中参数求出来，代入逻辑回归函数的表达式中，可以预测样本为1的概率。 至此，可以得出结论，当因变量服从伯努利分布时，广义线性模型就为逻辑回归。...所以不是因为逻辑函数有很多很好的性质而选择了逻辑函数，而是假设因变量服从伯努利分布推导出了逻辑函数。恰好这个函数满足连续、任意阶可导等很多优良性质。从而让逻辑回归成为广泛应用的一个基础模型。
文章目录 逻辑函数的最简形式 逻辑函数的代数化简法 并项法 吸收法 消去法 配项法 示例1 示例2 逻辑函数的最简形式 1．化简逻辑函数的意义 \begin{aligned} L & =A B+\...但简化电路使用的逻辑门较少，体积小且成本低。 化简的意义：根据化简后的表达式构成的逻辑电路简单，可节省器件，降低成本，提高工作的可靠性。...2.逻辑函数的常见表达形式 \begin{array}{rlrl} L & =\frac{A C+\bar{C} D}{\overline{\overline{A C}} \cdot \overline...逻辑函数的代数化简法 方法： 并项法 A+\bar{A}=1 L=\bar{A} \bar{B} C+\bar{A} \bar{B} \bar{C}=\bar{A} \bar{B}(C+\bar{C}...L=\bar{A} B \bar{D}+A \bar{B} \bar{D}+\bar{A} B D+A \bar{B} \bar{C} D+A \bar{B} C D 要求：（1）最简的与-或逻辑函数表达式
什么是逻辑回归 逻辑回归是用来做分类算法的，大家都熟悉线性回归，一般形式是Y=aX+b，y的取值范围是[-∞, +∞]，有这么多取值，怎么进行分类呢？不用担心，伟大的数学家已经为我们找到了一个方法。...什么是Sigmoid函数 函数公式如下： ?...损失函数是什么 逻辑回归的损失函数是 log loss，也就是对数似然函数，函数公式如下： ? 公式中的 y=1 表示的是真实值为1时用第一个公式，真实 y=0 用第二个公式计算损失。...所以数学家就想出了用log函数来表示损失函数。 最后按照梯度下降法一样，求解极小值点，得到想要的模型效果。 4.可以进行多分类吗？...逻辑回归的目标函数中增大L1正则化会是什么结果。 所有的参数w都会变成0。 10. 代码实现 ?
今天我们继续详细讲述Python的 逻辑判断类内置函数 内置函数 Python内置的函数及其用法。...为了方便记忆，已经有很多开发者将这些内置函数进行了如下分类： 数学运算(15个) 集合操作(15个) 逻辑判断(3个) 反射函数(14个) IO操作(5个) 今天让我们看看逻辑判断类内置函数的具体用法：...逻辑判断类 ?...all()函数 ? all() 函数用于判断给定的可迭代参数 iterable 中的所有元素是否都为 TRUE，如果是返回 True，否则返回 False。...cmp()函数 ? cmp()函数是Python 2中的一个用于比较两个列表, 数字或字符串等的大小关系的函数, 在Python 3中已经无法使用这个函数了。
对于在逻辑回归中遇到的对数损失函数立马会让很多同学陷入蒙圈的状态~ 这几天，就有一位可爱的同学问到：逻辑回归中，对数损失函数是什么？如何深层次理解其中的原理？...对于逻辑回归，这个分布可以用逻辑回归的假设函数 h_{\theta}(x^{(i)}) 来表示。...# 定义逻辑回归的假设函数 def sigmoid(z): return 1 / (1 + np.exp(-z)) 定义了逻辑回归的假设函数 sigmoid，用于将线性模型的输出转换为 [0, 1]...首先，通过逻辑回归的假设函数计算模型的预测值，然后利用对数损失函数的表达式来计算整体的损失。...总结 在逻辑回归中，对数损失函数是用来衡量模型预测值与实际类别之间差异的重要指标。 通过最大化似然函数或者几何角度的解释，我们可以理解为什么选择对数损失函数作为逻辑回归的损失函数。
参考链接： Python中的numpy.iscomplexobj http://blog.csdn.net/pipisorry/article/details/48208433 真值测试Truth value...只要数组中有一个值为True，则any()返回True；而只有数组的全部元素都为True，all()才返回True。 也可以直接当成array数组的方法使用。...numpy数组元素替换numpy.nan_to_num(x) 判断某元素是否是nan,inf,neginf,如果是，nan换为0，inf换为一个非常大的数，neginf换为非常小的数 numpy.nan_to_num...逻辑操作Logical operations logical_and(x1, x2[, out])Compute the truth value of x1 AND x2 element-wise.logical_or...的数目。
IF 和 SWITCH 逻辑函数 IF的应用与Excel中的IF基本一样。此外它同Divide类似，最后一个参数否也是可选项，如果省略的话，则默认返回空。 ?...IF公式用起来经常让人头疼的地方是当有特别多的条件时，外套套外套。比如我们的区域负责人名单表中有负责人的年龄，可以按照区间做一个年龄段的分层，4个分层就需要4个If嵌套来完成。...这个时候Switch很好地解决了去外套的问题。如下图右，我们用Switch+True的方法来定义不同条件的返回值，明显使表达式更清晰。 ?...如果是以一个准确值来判断，Switch的用法还可以直接引用表达式: ? DAX针对特别情况设计的高级公式有很多，没有最好的，只有最适合的。...尽管我们学会了Divide和Switch，IF仍然是我们大多时候的选择，因为他简单靠谱。例如下面这个形式，无论是在度量值还是在列中，经常会用到。 ?
逻辑回归应用场景 在KNN算法中直接可以得出预测结果，但是如果想输出预测结果，还要输出预测结果的概率，这时候就需要使用逻辑回归解决问题。...Sigmod函数模型 3.1 逻辑斯特函数的由来 Sigmod函数，也称之为逻辑斯特函数 假设一事件发生的概率为P，则不发生的概率为1-P，我们把发生概率/不发生概率称之为发生的概率比，数学公式表示为...关于逻辑回归的阈值是可以进行改变的，比如上面举例中，如果你把阈值设置为0.6，那么输出的结果0.55，就属于B类。 在学习逻辑回归之前，我们用均方误差来衡量线性回归的损失。...在逻辑回归中，当预测结果不对的时候，我们该怎么衡量其损失呢？ 我们来看下图(下图中，设置阈值为0.6)， 那么如何去衡量逻辑回归的预测结果与真实结果的差异？ 首先我们进行逻辑斯特回归函数的表示学习。...接下来，将上式其转换为对数加法的形式： 上述公式为最大化问题。 增加一个负号，将其变为最小化问题，公式再次转换如下： 此时，得到逻辑回归的对数似然损失函数.
我们知道了其实逻辑回归进行分类问题，实质上是我们先有一个模型方程但是不知道方程的参数，我们通过确定参数来确定方程的具体的形式也就是决策边界，通过这个决策边界来对一堆东西进行分类。...上图中这个函数，其实很容易理解了，我们用上面那个式子衡量某参数下的假设函数对自变量预测值和实际值之间的差距大小，然后把m个差距求和。 到了逻辑回归这里，其实代价函数就变简单了，为什么呢？...这样凹凸不平的函数，我们在使用梯度下降法求解最小值的时候是极易陷入局部最优解的，非常讨厌！我们要想想另外更好的代价函数形式。 我们非常巧妙的构造以下这种形式的逻辑回归代价函数， ?...通过这样一个代价函数，我们就使得预测值越接近于实际值时代价函数的取值越小、反之越大，而且也很光滑。这样的代价函数正是我们想要的。 总结 逻辑回归的代价函数到底是怎么想出来的，已经超出了这门课的范畴。...但是，因为前人的工作，我们已经知道有这样一个函数可以作为我们逻辑回归的代价函数了，那具体该怎样在这样的代价函数的基础上通过梯度下降法求得最优的参数呢？要解答这个问题还要往下接着看。 ?
预测函数 ---- 逻辑函数我们知道，它是一种常见的S型函数，本来是用于研究人口增长模式的。...它的公式和对应的形状也很简单： 而线性方程： 把线性方程代入逻辑函数，得到的就是我们逻辑回归算法的预测函数： 相当于线性函数是逻辑回归的核函数。...至于能不能用其他的函数作为核函数，我想也是可以的吧，只要定义合理，不过线性函数肯定是最简单的。...既然逻辑函数对应是一个曲线，那我们首先想到的就是类似线性回归一样，直接将损失定义为所有样本的模型误差的平方和，类似如下： 这个定义很简单，很容易理解，可是这个并不是一个非凸函数（关于凸函数，有机会再讲...因此，我们需要一个更好的定义。 实际上，逻辑回归预测函数的损失通常是如下定义的： 看图形就更加清楚了： 横轴是预测值（取值在0和1之间），纵轴是损失。
还记得我们原来在线性回归中学过的代价函数吗？ ? 我们把黄色部分用函数的形式来表示： ? 如果我们在逻辑回归中也用这个代价函数去拟合参数行不行呢？答案是不行。...因为这个代价函数在逻辑回归中的图像是这个样子的： ? 这是一个非凸函数，有多个局部最优解，运用梯度下降算法并不会收敛到它的全局最优解，这样就达不到我们预期的效果。那该怎么办呢？...让我们来学习逻辑回归中的代价函数吧。 逻辑回归的代价函数是这样的： ? 让我们具体的看一下它的工作原理。 当 y = 1 时，Cost(hθ(x), y) 函数的图像是一个对数函数，如下： ?...你是不是想到了我们之前在线性回归中学到的减小代价函数去拟合参数 θ 的方法——梯度下降。在逻辑回归中，我们依然可以运用这个方法。 ?...与之前线性回归不同的是，这里的 hθ (x) 变成了逻辑回归算法的假设函数 hθ (x)
[1240] 逻辑函数系列 逻辑函数系列一共涵盖了10个函数，原计划白茶打算分开写的，但是考虑到这部分函数相对而言简单一些，白茶决定一期搞定。...这部分函数可以说是使用频率非常的高了，基本上我们常用的度量值条件判断亦或者颜色度量值，都无法绕开这一部分函数。...TRUE OR FALSE DAX=TRUE() OR FALSE() 这两个函数的返回结果依然是逻辑值TRUE或FALSE。...相对于其他函数而言，这两个函数在其他编程语中的效果也是类似，可以说是基础中的基础，白茶这里就不赘诉了。...IF函数，只不过SWITCH的写法更为优雅简洁而已。
计算机程序使用函数这个概念来解决这个问题，即使用函数来减少重复代码和分解复杂操作，本节我们就来谈谈Java中的函数，包括函数的基础和一些细节。...定义函数 函数这个概念，我们学数学的时候都接触过，其基本格式是 y = f(x)，表示的是x到y的对应关系，给定输入x，经过函数变换 f，输出y。...return 返回值; } 函数的主要组成部分有： 函数名字：名字是不可或缺的，表示函数的功能。 参数：参数有0个到多个，每个参数有参数的数据类型和参数名字组成。 操作：函数的具体操作代码。...以上就是定义函数的语法，定义函数就是定义了一段有着明确功能的子程序，但定义函数本身不会执行任何代码，函数要被执行，需要被调用。...Java编译器会自动寻找最匹配的。 在只有一个函数的情况下（即没有重载），只要可以进行类型转换，就会调用该函数，在有函数重载的情况下，会调用最匹配的函数。
问题：线性回归中，当我们有m个样本的时候，我们用的是损失函数是 但是，到了逻辑回归中，损失函数一下子变成 那么，逻辑回归的损失函数为什么是这个呢？ 本文目录 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 1.2 最大似然估计 2. 逻辑回归损失函数理解 2.1 逻辑回归前置知识 2.2 理解方式1(ML课程的讲解方式) 2.3 理解方式2 1....前置数学知识：最大似然估计 1.1 似然函数 若总体 属离散型，其分布律 , 的形式已知，
本公众号文章：第4节 认知过程与逻辑回归描述了逻辑回归的原理，并且从数学上推导了逻辑回归代价函数的公式，但为什么采用这个公式需要从信息论的角度去说明。 信息论研究的是信息的度量，存储和传输。...信息论的核心是熵的概念，它是一种对信息不确定性的度量。信息的不确定性越大，则熵越大。...而两种不同分布的事物相似度的描述可以用交叉熵表示。逻辑回归中，训练数据存在一个概率分布，我们将要优化的模型存在一个概率分布，我们希望这两个分布越接近越好，而交叉熵正是对两个概率分布差异性的度量。...因此，就不难理解为什么逻辑回归中采用交叉熵作为代价函数。 要理解信息论的概念，需要具有概率分布，条件概率等基本的数学基础。如果没有这方面基础，理解起来很困难。...我在网上发现一篇很好的文章，它从概率可视化的角度出发，从基本的概率分布和条件概率概念讲起，由浅入深，逐渐过渡到信息论和熵的概念。理解起来相对来说比较容易。
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