机器学习(2)：Softmax回归原理及其实现
Softmax回归用于处理多分类问题，是Logistic回归的一种推广。这两种回归都是用回归的思想处理分类问题。这样做的一个优点就是输出的判断为概率值，便于直观理解和决策。下面我们介绍它的原理和实现。 1.原理 a.问题 考虑\(K\)类问题，假设已知训练样本集\(D\)的\(n ...
原文：Softmax 回归原理介绍
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 个参数即可 ， 为了推导，引入表达式： 上面T y 是k 维列向量,其中y , , ...k. T y i 表示向量T ...
2014-10-07 15:41 0 2160 推荐指数：
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Softmax回归（Softmax Regression）
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 ...
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