簡單總結一下機器學習最常見的兩個函數,一個是logistic函數,另一個是softmax函數,若有不足之處,希望大家可以幫忙指正。本文首先分別介紹logistic函數和softmax函數的定義和應用,然后針對兩者的聯系和區別進行了總結。 1. logistic函數 1.1 logistic ...
之前寫的一篇感覺太 Naive ,這里重新寫一篇作為總結。Logistic 與 Softmax 都是一種概率判別模型 PRML p ,Softmax 通常用在 Neural Network 里最后全連接層 ,Logistic 在業界更是普及,因為簡單有效 便於並行 計算量小快,適合大規模數據等優點,而且采用 SGD 的 Logistic 相當於直接 Online Learning ,非常方便。本文 ...
2016-07-21 10:35 0 1552 推薦指數:
簡單總結一下機器學習最常見的兩個函數,一個是logistic函數,另一個是softmax函數,若有不足之處,希望大家可以幫忙指正。本文首先分別介紹logistic函數和softmax函數的定義和應用,然后針對兩者的聯系和區別進行了總結。 1. logistic函數 1.1 logistic ...
本次回歸章節的思維導圖版總結已經總結完畢,但自我感覺不甚理想。不知道是模型太簡單還是由於自己本身的原因,總結出來的東西感覺很少,好像知識點都覆蓋上了,但乍一看,好像又什么都沒有。不管怎樣,算是一次嘗試 ...
一、Logistic回歸 Logistic回歸(Logistic Regression,簡稱LR)是一種常用的處理二類分類問題的模型。 在二類分類問題中,把因變量y可能屬於的兩個類分別稱為負類和正類,則因變量y∈{0, 1},其中0表示負類,1表示正類。線性回歸的輸出值在負無窮到正無窮的范圍 ...
SoftMax 回歸(與Logistic 回歸的聯系與區別) SoftMax 試圖解決的問題 SoftMax回歸模型是Logistic回歸模型在多分類問題上的推廣,即在多分類問題中,類標簽y可以取兩個以上的值 對於Logistic回歸的假設函數\(h_\theta(x) = \frac ...
首先說明啊:logistic分類器是以Bernoulli(伯努利) 分布為模型建模的,它可以用來分兩種類別;而softmax分類器以多項式分布(Multinomial Distribution)為模型建模的,它可以分多種互斥的類別。 補充: 什么是伯努利分布?伯努利分布[2] 是一種 ...
轉自 http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 簡介 在本節中,我們介紹Softmax回歸模型,該模型是logistic回歸模型在多分類問題上的推廣,在多分類問題中,類標簽 可以取兩個以上的值 ...
與Logistic 回歸的關系 6 Softmax 回歸 vs. k 個二元分類器 ...
softmax的主要工作就是將預測出來的結果,用概率來表示,並將總的概率相加為1 通過全連接層輸出的預測結果有正有負,那為什么有負數呢? 是因為參數或者激活函數的問題 將預測結果轉換為概率主要分為兩步: 1、將所有的負數變為正數,並不能改變與原正數的相對大小 \(y = e^x ...