原文:softmax回归(理论部分解释)

前面我们已经说了logistic回归,训练样本是, 且这里的是d维,下面模型公式的x是d 维,其中多出来的一维是截距横为 ,这里的y 也可以写成其他的值,这个无所谓不影响模型,只要是两类问题就可以 ,训练好这个模型中参数 以后 或者是这个模型,这俩是一个模型 ,然后给入一个新的,我们就可以根据模型来预测对应label 或 的概率了。 前面处理的是两类问题,我们想把这个两类问题扩展,即根据训练好的 ...

2015-01-12 20:49 0 8392 推荐指数:

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Innodb 状态的部分解释

Innodb_buffer_pool_pages_data Innodb buffer pool缓存池中包含数据的页的数目,包括脏页。单位是page。 Innodb_buff ...

Fri Jun 09 22:09:00 CST 2017 0 2775
Softmax回归

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 ...

Fri Mar 06 03:42:00 CST 2015 1 3887
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 ...

Sat Oct 24 02:54:00 CST 2015 0 15090
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估算出概率值。也就是说,我们估计得每一种分类结果出现的概率 ...

Thu Jul 24 19:41:00 CST 2014 0 2719
机器学习 - 线性回归与逻辑回归理论部分

什么是线性回归? 根据样本数据的分布特点,通过线性关系模拟数据分布趋势,从而进行预测。对于下图来说,样本点的连线大致接近于一条直线,所以就可以将函数模拟成线性方程。 设 f(x) = wx + b,所以只要求出w 和 b,就可以得到x与y的关系,从而能够根据x预测出对应的y。 要求 w 和 b ...

Mon Aug 02 20:23:00 CST 2021 0 310
C语言conio.h部分解释

#include <conio.h>int getch(void);// 从控制台得到下一个字符,以ASCII值返回,并不在屏幕显示该字符int getche(void);// 从控制台得 ...

Thu May 16 07:09:00 CST 2019 0 479
softmax回归的从零开始实现

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 ...

Wed Jul 28 03:51:00 CST 2021 0 122
 
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