機器學習(2)：Softmax回歸原理及其實現
Softmax回歸用於處理多分類問題，是Logistic回歸的一種推廣。這兩種回歸都是用回歸的思想處理分類問題。這樣做的一個優點就是輸出的判斷為概率值，便於直觀理解和決策。下面我們介紹它的原理和實現。 1.原理 a.問題 考慮\(K\)類問題，假設已知訓練樣本集\(D\)的\(n ...
原文：Softmax 回歸原理介紹
考慮一個多分類問題，即預測變量y可以取k個離散值中的任何一個.比如一個郵件分類系統將郵件分為私人郵件，工作郵件和垃圾郵件。由於y仍然是一個離散值，只是相對於二分類的邏輯回歸多了一些類別。下面將根據多項式分布建模。 考慮將樣本共有k類，每一類的概率分別為,由於，所以通常我們只需要k 個參數即可 ， 為了推導，引入表達式： 上面T y 是k 維列向量,其中y , , ...k. T y i 表示向量T ...
2014-10-07 15:41 0 2160 推薦指數：
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