机器学习-softmax回归 python实现
---恢复内容开始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分类上的推广，即类标签 y 的取值大于或者等于 2。 假设数据样本集为：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...
原文：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。 .原理 a.问题 考虑 K 类问题，假设已知训练样本集 D 的 n 个样本 x i ,t i i ,...,n ，其中， x i in R d 为特征向量， t i 为样本类别标签，和一般而分类问题 ...
2017-06-28 12:16 0 1978 推荐指数：
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