The conditional probability of Y = 1 given X = x Pr(Y = 1 | X = x; θ) = hθ(x) = 1 (1 + exp(−θTx) The conditional probability of Y = 0 given X = x Pr(Y = 0 | X = x; θ) = 1 − hθ(x) = 1 (1 + exp(θTx) logistic regression? At the decision boundary, both classes are equiprobable; thus, we have Pr(Y = 1 | X = x; θ) = Pr(Y = 0 | X = x; θ) ⇒ 1 1 + exp(−θTx) = 1 1 + exp(θTx) ⇒ exp(θTx) = 1 ⇒ θTx = 0 Therefore Regression September 20, 2023 11 / 29 Logistic Regression: A Closer Look ... (Contd.) Recall that Pr(Y = 1 | X = x; θ) = 1/(1 + exp(−θTx)) The “score” θTx is also a measure of distance of x from the hyper-

解释）。 请注意任何有关 代码风格（而不是修复修复，改进文档或添加新功能）的 PR 都会被拒绝。 以下是提交你的改进的快速指南： 1. 如果你的 PR 介绍了功能的改变，确保你从撰写设计文档并将其发给 Keras 邮件列表开始， 以讨论是否应该修改，以及如何处理。这将拯救你于 PR 关闭。当然，如果你的 PR 只是一 个简单的漏洞修复，那就不需要这样做。撰写与提交设计文档的过程如下所示： 中格式化，并且应该 有 Arguments，Returns，Raises 部分（如果适用）。查看代码示例中的其他文档以做参 考。 4. 撰写测试。你的代码应该有完整的单元测试覆盖。如果你想看到你的 PR 迅速合并，这是 至关重要的。 5. 在本地运行测试套件。这很简单：在 Keras 目录下，直接运行：py.test tests/。 • 您还需要安装测试包：pip install -e .[tests]。 8. 提交时，请使用适当的描述性提交消息。 9. 更新文档。如果引入新功能，请确保包含演示新功能用法的代码片段。 10. 提交你的 PR。如果你的更改已在之前的讨论中获得批准，并且你有完整（并通过）的单元 测试以及正确的 docstring/文档，则你的 PR 可能会立即合并。 21.6 添加新的样例 即使你不贡献 Keras 源代码，如果你有一个简洁而强大的 Keras 应用，请考虑将它添加到我

based on PyTorch v0.4.1+ with up-to-date features from the PyTorch v1.0 preview (main branch up to PR 12303). PyTorch 0.4.1+ is released and included with this container. ‣ Performance improvement for based on PyTorch v0.4.1+ with up-to-date features from the PyTorch v1.0 preview (main branch up to PR 11834). PyTorch 0.4.1+ is released and included with this container. ‣ Latest version of NCCL 2.3 based on PyTorch v0.4.1+ with up-to-date features from the PyTorch v1.0 preview (main branch up to PR 11834). PyTorch 0.4.1+ is released and included with this container. ‣ When possible PyTorch will

3Acontributions%20welcome ���� issue https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/25846 ���� PR “����” “������������” https://github.com/tensorflow/tensorflow#contribution-guidelines ML GDE

伪正例+伪负例=FP+FN 10+20=30 实际总正例数量 真正例+伪负例=TP+FN 40+20=60 实际总负例数量 真负例+伪正例=TN+FP 30+10=40 13 评价指标 ROC和PR曲线 14 01 数据集划分 02 评价指标 3.正则化、偏差和方差 03 正则化、偏差和方差 15 ?1 ?2 梯度 ?1 ?2 梯度 为什么要标准化/归一化？

请注意，这只是线性方程 。 这表明假设 ，可能最大化（或最小化） 的唯一点是 的特征向量。 线性代数和概率论都已经翻译完毕，请关注github的更新，若有修改将在github上更新 欢迎大家提交PR，对语言进行润色。 翻译：黄海广