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 ...

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 ...

　　Softmax Regression是逻辑回归在多分类问题上的推广，主要用于处理多分类问题，其中任意两个类别之间都是线性可分的。 　　假设有$k$个类别，每个类别的参数向量为${\theta}_j $，那么对于每个样本，其所属类别的概率为： \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta ...

Softmax Regression模型 　　由于Logistics Regression算法复杂度低，容易实现等特点，在工业中的到广泛的使用，但是Logistics Regression算法主要用于处理二分类问题，若需要处理的是多分类问题，如手写字的识别，即识别 ...

跟着tensorflow上mnist基本机器学习教程联系 首先了解sklearn接口: sklearn.linear_model.LogisticRegression 基于Softmax的mnist回归 注意： A Variable ...

softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 \(y = e^x ...

写在前面 以下是个人在学习过程中的记录，如有侵权联系删除。 参考： https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit ht ...

tf.nn.softmax中dim默认为-1,即,tf.nn.softmax会以最后一个维度作为一维向量计算softmax softmax是什么？ 函数 Softmax(x) 也是一个 non-linearity, 但它的特殊之处在于它通常是网络中一次操作 ...