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 ...

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 ...

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 ...

資料來源：1、博客： http://binweber.top/2017/09/12/deep_learning_1/#more——轉載，修改更新 　　　　　2、文章： https:// ...

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 ...

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 ...

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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 ...