转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即。例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件、个 ...
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 j frac e theta j X sum limits l k e theta l X 相比如逻辑回归的损失函数,Softmax的损失 ...
2018-03-04 22:55 0 1430 推荐指数:
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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 ...
在前面的logistic regression博文Deep learning:四(logistic regression练习) 中,我们知道logistic regression很适合做一些非线性方面的分类问题,不过它只适合处理二分类的问题,且在给出分类结果时还会给出结果的概率 ...
线性回归是最典型的回归问题,其目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似,不同的是,逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数,从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1,通过设定阀值, ...
前言: 这篇文章主要是用来练习softmax regression在多分类器中的应用,关于该部分的理论知识已经在前面的博文中Deep learning:十三(Softmax Regression)有所介绍。本次的实验内容是参考网页:http ...
讲义中的第四章,讲的是Softmax 回归。softmax回归是logistic回归的泛化版,先来回顾下logistic回归。 logistic回归: 训练集为{(x(1),y(1)),...,(x(m),y(m))},其中m为样本数,x(i)为特征。 logistic回归是针对二分类问题 ...