Reference： http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源：Logistic的二类分类 Softmax回归 ...

转载请注明出处：http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个 ...

一、创建数据集 从Fashion-MNIST数据集中引入创建数据，并设置数据迭代器的批量大小为256 import torch from IPython import display fro ...

Softmax回归 1. softmax回归模型 　　softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展（logistic回归解决的是二分类问题）。 　　对于训练集，有。 　　对于给定的测试输入，我们相拥假设函数针对每一个类别j估算 ...

考虑一个多分类问题，即预测变量y可以取k个离散值中的任何一个.比如一个邮件分类系统将邮件分为私人邮件，工作邮件和垃圾邮件。由于y仍然是一个离散值，只是相对于二分类的逻辑回归多了一些类别。下面将根据多项式分布建模。 考虑将样本共有k类，每一类的概率分别为,由于，所以通常我们只需要k-1个参数即可 ...

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前几节介绍的线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测 ...

前言 以下内容是个人学习之后的感悟，转载请注明出处~ softmax回归 　　首先，我们看一下sigmod激活函数，如下图，它经常用于逻辑回归，将一个real value映射到（0,1）的区间（当然也可以是 （-1,1）），这样可以用来做二分 ...