两者似乎都做同样的事情,想知道两者之间是否有任何区别。
最佳答案
如果单个神经元感知器具有 sigmoid 激活函数,则没有区别。
事实上,我认为吴恩达在 his coursera course 中将逻辑回归作为他的第一个神经网络示例。 .
关于machine-learning - 逻辑回归和单神经元感知器有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59580874/
两者似乎都做同样的事情,想知道两者之间是否有任何区别。
最佳答案
如果单个神经元感知器具有 sigmoid 激活函数,则没有区别。
事实上,我认为吴恩达在 his coursera course 中将逻辑回归作为他的第一个神经网络示例。 .
关于machine-learning - 逻辑回归和单神经元感知器有什么区别?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/59580874/
相关文章:
python-2.7 - 为 Sklearn reshape 数据
python - 如何制作具有不同输入形状的批处理的神经网络
python - 如何通过 keras LSTM 层传递这个模拟的单热编码数据?
r - 将 R 中的 2 个预测概率图与 SjPlot 包结合起来
machine-learning - 我可以使用多类别分类来使用感知器解决 XOR 函数吗?
machine-learning - 为什么神经网络中权重向量与决策平面正交
python - 在 Python 中拟合具有固定协方差的高斯混合
python - Scikit 学习 : Logistic Regression model coefficients: Clarification