原文:softmax回歸(理論部分解釋)

前面我們已經說了logistic回歸,訓練樣本是, 且這里的是d維,下面模型公式的x是d 維,其中多出來的一維是截距橫為 ,這里的y 也可以寫成其他的值,這個無所謂不影響模型,只要是兩類問題就可以 ,訓練好這個模型中參數 以后 或者是這個模型,這倆是一個模型 ,然后給入一個新的,我們就可以根據模型來預測對應label 或 的概率了。 前面處理的是兩類問題,我們想把這個兩類問題擴展,即根據訓練好的 ...

2015-01-12 20:49 0 8392 推薦指數:

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Innodb 狀態的部分解釋

Innodb_buffer_pool_pages_data Innodb buffer pool緩存池中包含數據的頁的數目,包括臟頁。單位是page。 Innodb_buff ...

Fri Jun 09 22:09:00 CST 2017 0 2775
Softmax回歸

Reference: http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_regression http://deeplearning.net/tutorial/logreg.html 起源:Logistic的二類分類 Softmax回歸 ...

Fri Mar 06 03:42:00 CST 2015 1 3887
Softmax回歸Softmax Regression)

轉載請注明出處:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分類問題 在一個多分類問題中,因變量y有k個取值,即。例如在郵件分類問題中,我們要把郵件分為垃圾郵件、個 ...

Sat Oct 24 02:54:00 CST 2015 0 15090
Softmax回歸

1. softmax回歸模型   softmax回歸模型是logistic回歸模型在多分類問題上的擴展(logistic回歸解決的是二分類問題)。   對於訓練集,有。   對於給定的測試輸入,我們相擁假設函數針對每一個類別j估算出概率值。也就是說,我們估計得每一種分類結果出現的概率 ...

Thu Jul 24 19:41:00 CST 2014 0 2719
機器學習 - 線性回歸與邏輯回歸理論部分

什么是線性回歸? 根據樣本數據的分布特點,通過線性關系模擬數據分布趨勢,從而進行預測。對於下圖來說,樣本點的連線大致接近於一條直線,所以就可以將函數模擬成線性方程。 設 f(x) = wx + b,所以只要求出w 和 b,就可以得到x與y的關系,從而能夠根據x預測出對應的y。 要求 w 和 b ...

Mon Aug 02 20:23:00 CST 2021 0 310
C語言conio.h部分解釋

#include <conio.h>int getch(void);// 從控制台得到下一個字符,以ASCII值返回,並不在屏幕顯示該字符int getche(void);// 從控制台得 ...

Thu May 16 07:09:00 CST 2019 0 479
softmax回歸的從零開始實現

一、創建數據集 從Fashion-MNIST數據集中引入創建數據,並設置數據迭代器的批量大小為256 import torch from IPython import display fro ...

Wed Jul 28 03:51:00 CST 2021 0 122
 
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