Softmax：原理及python实现
Table of Contents 1 SoftMax回归概述 1.1 标签编码 1.2 算法思路 2 SoftMax的损失函数及其优化 2.1 损失函数 2.2 损失函数的求导 3 Softmax ...
原文：softmax分类算法原理(用python实现)
逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式，请戳Gitthub 逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 导入模块 导入数据及数据预处理 mnist数据采用的是TensorFlow的一个函数进行读取的，由上面的结果可以知道训练集数据X train有 个，每个X的数据长度是 。 另外由于数据集的数量较多，所以TensorFlow提供了批量提取数据的方法，从而 ...
2017-09-02 18:32 1 1000 推荐指数：
相关推荐
Softmax函数原理及Python实现
Softmax原理 Softmax函数用于将分类结果归一化，形成一个概率分布。作用类似于二分类中的Sigmoid函数。 对于一个k维向量z，我们想把这个结果转换为一个k个类别的概率分布p(z)。softmax可以用于实现上述结果，具体计算公式为： \[softmax(x_i ...
Softmax多分类算法
下面的4类数组是C#预测出来的，保存为文本后，弄到python中（C#作图没好工具。。。） ...
Softmax 原理及 Sigmoid和Softmax用于分类的区别
1、什么是 softmax 机器学习总归是要接触到 softmax 的，那么这个东东倒底是怎么来的呢？实际上 softmax 可能指两种相似但不相同的东东。 1.1. softmax function 这函数定义比较符合 softmax 这个名字： 可见 softmax ...
从零和使用mxnet实现softmax分类
1.softmax从零实现 2.使用mxnet实现softmax分类 ...
kNN分类算法的Python实现
1.k-近邻算法实现 2.测试 3.实验结果 CABD 实验环境：Ubuntu18.04+Pycharm+python3.6+numpy ...
KNN分类算法--python实现
一、kNN算法分析 K最近邻（k-Nearest Neighbor，KNN）分类算法可以说是最简单的机器学习算法了。它采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类。它的思想很简单：如果一个样本在特征空间中的k个最相似（即特征空间中最邻近）的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于 ...
softmax及python实现
相对于自适应神经网络、感知器，softmax巧妙低使用简单的方法来实现多分类问题。 功能上，完成从N维向量到M维向量的映射 输出的结果范围是[0, 1]，对于一个sample的结果所有输出总和等于1 输出结果，可以隐含地表达该类别的概率 softmax的损失函数是采用了多分类 ...