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，算是一次尝试吧，慢慢地再来改进。在这里再梳理一下吧！ 线性回归（Linear Regression ...
原文：简单的线性回归+softmax分类
首先利用tensorflow写了一个简单的线性回归，自己捏造数据来回归： 得到如下结果，误差显然很小： 不需要多解释，都是简单的操作。 下面再利用tensorflow的开源的数据集mnist来训练softmax回归： 每一个MNIST数据单元有两部分组成：一张包含手写数字的图片和一个对应的标签。我们把这些图片设为 xs ，把这些标签设为 ys 。训练数据集和测试数据集都包含xs和ys，比如训练数据 ...
2018-04-24 16:48 1 855 推荐指数：
相关推荐
LR多分类推广 - Softmax回归*
LR是一个传统的二分类模型，它也可以用于多分类任务，其基本思想是：将多分类任务拆分成若干个二分类任务，然后对每个二分类任务训练一个模型，最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果。一般来说，可以采取的拆分策略有： one vs one策略 假设我们有N个类别，该策略基本思想 ...
Softmax回归多分类网络（PyTorch实现）
Softmax回归多分类网络（PyTorch实现） 虽然说深度学习的教程已经烂大街了，基础理论也比较容易掌握，但是真正让自己去实现的时候还是有一些坑。一方面教程不会涉及太多具体的工程问题，另一方面啃PyTorch的英文文档还是有点麻烦。记录一下，就当是作业报告了。 获取数据集 首先导入所需 ...
线性SVM与Softmax分类器
1 引入 上一篇介绍了图像分类问题。图像分类的任务，就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像。我们还介绍了k-Nearest Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较，来给测试图像打上分类标签。k-Nearest ...
逻辑回归，多分类推广算法softmax回归中
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 ...
《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 ...
简单线性回归
协方差：两个变量总体误差的期望。 简单的说就是度量Y和X之间关系的方向和强度。 X ：预测变量Y ：响应变量 Y和X的协方差：［来度量各个维度偏离其均值的程度］ 备注:［之所以除以n-1而不是除以n，是因为这样能使我们以较小的样本集更好的逼近总体的协方差，即统计上所谓 ...