[Machine Learning] logistic函数和softmax函数
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。 1. logistic函数 1.1 logistic ...
原文：Logistic 与 softmax
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 p ，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，适合大规模数据等优点，而且采用 SGD 的 Logistic 相当于直接 Online Learning ，非常方便。本文 ...
2016-07-21 10:35 0 1552 推荐指数：
相关推荐
1.线性回归、Logistic回归、Softmax回归
本次回归章节的思维导图版总结已经总结完毕，但自我感觉不甚理想。不知道是模型太简单还是由于自己本身的原因，总结出来的东西感觉很少，好像知识点都覆盖上了，但乍一看，好像又什么都没有。不管怎样，算是一次尝试 ...
Logistic回归（逻辑回归）和softmax回归
一、Logistic回归 Logistic回归（Logistic Regression，简称LR）是一种常用的处理二类分类问题的模型。 在二类分类问题中，把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类，则因变量y∈{0, 1}，其中0表示负类，1表示正类。线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围 ...
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别)
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数\(h_\theta(x) = \frac ...
Logistic 分类器与 softmax分类器
首先说明啊：logistic分类器是以Bernoulli（伯努利） 分布为模型建模的，它可以用来分两种类别；而softmax分类器以多项式分布（Multinomial Distribution）为模型建模的，它可以分多种互斥的类别。 补充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一种 ...
《转》Logistic回归 多分类问题的推广算法--Softmax回归
转自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介 在本节中，我们介绍Softmax回归模型，该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广，在多分类问题中，类标签 可以取两个以上的值 ...
Softmax回归——logistic回归模型在多分类问题上的推广
与Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 ...
Softmax
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 ...