原文: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回歸是Logistic回歸的泛化版本,用於解決線性多類 K類 的分類問題。 Logistic回歸可以看作是Softmax回歸 ...

2015-03-05 19:42 1 3887 推薦指數:

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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
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
DeepLearning之路(二)SoftMax回歸

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 ...

Wed Apr 20 00:42:00 CST 2016 0 6909
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-1個參數即可 ...

Tue Oct 07 23:41:00 CST 2014 0 2160
從頭學pytorch(四) softmax回歸

前幾節介紹的線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中,模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題,我們可以使用諸如softmax回歸在內的分類模型。和線性回歸不同,softmax回歸的輸出單元從一個變成了多個,且引入了softmax運算使輸出更適合離散值的預測 ...

Wed Dec 25 05:32:00 CST 2019 0 1057
深度學習之softmax回歸

前言 以下內容是個人學習之后的感悟,轉載請注明出處~ softmax回歸   首先,我們看一下sigmod激活函數,如下圖,它經常用於邏輯回歸,將一個real value映射到(0,1)的區間(當然也可以是 (-1,1)),這樣可以用來做二分 ...

Fri Sep 15 03:34:00 CST 2017 0 4177
 
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