简单总结一下机器学习最常见的两个函数，一个是logistic函数，另一个是softmax函数，若有不足之处，希望大家可以帮忙指正。本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用，然后针对两者的联系和区别进行了总结。 . logistic函数 . logistic函数定义 引用wiki百科的定义： A logistic function or logistic curve i ...
2016-07-17 15:28 2 40326 推荐指数：
最近翻Peter Harrington的《机器学习实战》，看到Logistic回归那一章有点小的疑问。 作者在简单介绍Logistic回归的原理后，立即给出了梯度上升算法的code：从算法到代码跳跃的幅度有点大，作者本人也说了，这里略去了一个简单的数学推导。 那么其实这个过程在Andrew ...
打算写点关于Machine Learning的东西， 正好也在cnBlogs上新开了这个博客， 也就更新在这里吧。 这里主要想讨论的是统计学习， 涵盖SVM， Linear Regression等经典的学习方法。 而最近流行的基于神经网略的学习方法并不在讨论范围之内。 不过以后有时间我会 ...
一、softmax函数 softmax用于多分类过程中，它将多个神经元的输出，映射到（0,1）区间内，可以看成概率来理解，从而来进行多分类！ 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的softmax值就是 更形象的如下图 ...
前面提到激活函数，在实现手写体 mnist 数据集的识别任务中的反向传播过程文件（mnist_backward.py） 用到了softmax函数，又称归一化指数函数。下面就谈谈我对其的理解。 它能将一个含任意实数的K维的向量z的“压缩”到另一个K维实向量σ(z) 中，使得每一个元素 ...
Logistic函数（又称sigmoid函数） Logistic函数或Logistic曲线是一种常见的S形函数，它是皮埃尔·弗朗索瓦·韦吕勒在1844或1845年在研究它与人口增长的关系时命名的。广义Logistic曲线可以模仿 ...
一、h-softmax 在面对label众多的分类问题时，fastText设计了一种hierarchical softmax函数。使其具有以下优势： （1）适合大型数据+高效的训练速度：能够训练模型“在使用标准多核CPU的情况下10分钟内处理超过10亿个词汇”，特别是与深度模型对比 ...
之前写的一篇感觉太 Naive ，这里重新写一篇作为总结。Logistic 与 Softmax 都是一种概率判别模型（PRML p203），Softmax 通常用在 Neural Network 里最后全连接层 ，Logistic 在业界更是普及，因为简单有效、便于并行、计算量小快，适合大规模 ...
逻辑回归（Logistic Regression）是一种经典的线性分类算法。逻辑回归虽然叫回归，但是其模型是用来分类的。 让我们先从最简单的二分类问题开始。给定特征向量x=([x1,x2,...,xn])T以及每个特征的权重w=([w1,w2,...,wn])T，阈值为b，目标y是两个分类 ...
