文章目录

• 回顾
• • Linear Regression
  • 分类任务
  • • The MNIST Dataset
    • The CIFAR-10 dataset
    • 回归VS分类
    • • sigmoid函数
      • 逻辑回归
      • • 逻辑回归模型
        • 损失函数
        • 实现
        • 代码

          回顾

          Linear Regression

          

          

          线性回归是用于预测连续值，做预测；而逻辑回归是预测离散值，即是用来分类的。

          分类任务

          The MNIST Dataset

          手写数字数据集，包含训练集：60000样本；测试集：10000样本，共10类别

          

          torchvision库里面包含有一些常用的数据集。

          import torchvision
          train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='../dataset/mnist', train=True, download=True)#root:数据集下载路径；train=True：训练集
          test_set = torchvision.datasets.MNIST(root='../dataset/mnist', train=False, download=True)
          

          The CIFAR-10 dataset

          • Training set: 50,000 examples,
          • Test set: 10,000 examples.
          • Classes: 10

            

            train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset/mnist', train=True, download=True)
            test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset/mnist', train=False, download=True)
            

            回归VS分类

            

            在之前的回归任务中，我们是预测分值是多少，在分类任务中就可以变成根据学习时间判断是否能通过考试，即结果分为两类：fail、pass。我们的任务就是计算不同学习时间x分别是fail、pass的概率。（二分类问题其实只需要计算一个概率；另一个概况就是1-算的概率）

            如果预测pass概率为0.6，fail概率就是0.4，那么判断为pass。

            在分类问题中，模型输出的就是输入属于哪一个类别的概率！

            概率取值[0,1],预测值y_hat不一定在这个取值区间。因此我们需要把得到的预测值y_hat通过激活函数隐射为[0,1]区间。

            sigmoid函数

            

            

            sigmoid函数在x无限趋近于正无穷、负无穷时，y无线趋近于1、0；可以看到当x非常大或者非常小的时候，函数梯度变化就非常小了。这种函数称为饱和函数。

            逻辑回归

            逻辑回归模型

            只是在线性回归之后加了一个sigmoid激活函数！将值映射在【0，1】之间。

            

            损失函数

            MSE loss：计算数值之间的差异

            BCE loss：计算分布之间的差异

            

            

            分析：如果y=1，1-y=0,loss=-log y_hat,需要loss尽可能小，那么y_hat就要尽可能大，即尽可能接近1.

            如果y=0，1-y=1，loss=-log(1-y_hat）,需要loss尽可能小，那么y_hat值越接近0越好。（log 1=0）

            对数函数图：

            

            Mini-Batch loss：BCE loss 求均值

            

            实现

            

            

            代码

            逻辑回归实现同样是四个步骤：

            1. 准备数据集
            2. 设计模型
            3. 定义损失函数和优化器
            4. 模型训练

            请先自己尝试根据上述步骤完成逻辑回归代码的实现，并且绘出学习时间hour与pass的可能性之间的关系。

            # import torchvision
            # train_set = torchvision.datasets.MNIST(root='../dataset/mnist', train=True, download=True)#root:数据集下载路径；train=True：训练集
            # test_set = torchvision.datasets.MNIST(root='../dataset/mnist', train=False, download=True)
            # train_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset/mnist', train=True, download=True)
            # test_set = torchvision.datasets.CIFAR10(root='../dataset/mnist', train=False, download=True)
            import torch
            import torch.nn.functional as F
            import numpy as np
            import matplotlib.pyplot as plt
            # 1.Prepare dataset
            x_data = torch.Tensor([[1.0], [2.0], [3.0]])
            y_data = torch.Tensor([[0], [0], [1]])
            #-------------------------------------------------------#
            # 2.Design model using Class
            class LogisticRegressionModel(torch.nn.Module):
                def __init__(self):
                    super(LogisticRegressionModel, self).__init__()
                    self.linear = torch.nn.Linear(1, 1)
                def forward(self, x):
                    y_pred = F.sigmoid(self.linear(x))#多了一个sigmid函数
                    return y_pred
            model = LogisticRegressionModel()
            # 3.Construct loss and optimizer
            #-------------------------------------------------------#
            criterion = torch.nn.BCELoss(size_average=False)
            optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
            #-------------------------------------------------------#
            # 4.Training cycle
            for epoch in range(1000):
                y_pred = model(x_data)
                loss = criterion(y_pred, y_data)
                print(epoch, loss.item())
                optimizer.zero_grad()
                loss.backward()
                optimizer.step()
            # test and plot
            x = np.linspace(0, 10, 200)
            x_t = torch.Tensor(x).view((200, 1))#将转换为tensor，变成200行，1列
            y_t = model(x_t)
            y = y_t.data.numpy()#tensor转化为numpy形式
            plt.plot(x, y)
            plt.plot([0, 10], [0.5, 0.5], c='r')#在概率=0.5时画一条红色直线
            plt.xlabel('Hours')
            plt.ylabel('Probability of Pass')
            plt.grid()
            plt.show()
            

            

             
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