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 ...

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 ...

与Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 ...

使用R语言做多分类逻辑回归。 任务是 有250个样本，给定三个特征，已经人为分类完成共5组，建立模型来给新数据分类， 先是使用了多元线性回归，三个自变量都比较显著，R2也有90多，实际测了下分类效果还可以。 注意：使用多元线性回归的四个前提条件： 线性、独立、正态、齐性。（1）自变量 ...

逻辑回归实现 相关库引用 加载数据 观察发现，最后一列（label）非0即1。因此，这是一个二分类问题。可以考虑把-1全都替换成0 定义模型 这个模型第一层，有4个神经元，因为输入是15个参数，因此参数个数为\(4*15+4=64\)。这里使用ReLU作为激活函数 ...

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 ...

1.什么是逻辑回归 在前面讲述的回归模型中，处理的因变量都是数值型区间变量，建立的模型描述是因变量的期望与自变量之间的线性关系。比如常见的线性回归模型： 　　　　　　　　　　　　　　　　 而在采用回归模型分析实际问题中，所研究的变量往往不全是区间变量而是顺序变量或属性变量 ...

逻辑回归由于其简单、高效、可解释性强的特点，在实际用途中十分的广泛：从购物预测到用户营销响应，从流失分析到信用评价，都能看到其活跃的身影。可以说逻辑回归占据了分类算法中非常重要的地位。 逻辑回归：logistic regression，LR。模型公式是Logistic函数 ...