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 ...
跟着tensorflow上mnist基本機器學習教程聯系 首先了解sklearn接口: sklearn.linear model.LogisticRegression 基於Softmax的mnist回歸 注意: A Variable is a modifiable tensor that lives in TensorFlow s graph of interacting operations. ...
2017-09-08 15:36 0 1128 推薦指數:
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 ...
Softmax Regression是邏輯回歸在多分類問題上的推廣,主要用於處理多分類問題,其中任意兩個類別之間都是線性可分的。 假設有$k$個類別,每個類別的參數向量為${\theta}_j $,那么對於每個樣本,其所屬類別的概率為: \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta ...
Softmax Regression模型 由於Logistics Regression算法復雜度低,容易實現等特點,在工業中的到廣泛的使用,但是Logistics Regression算法主要用於處理二分類問題,若需要處理的是多分類問題,如手寫字的識別,即識別 ...
在前面的logistic regression博文Deep learning:四(logistic regression練習) 中,我們知道logistic regression很適合做一些非線性方面的分類問題,不過它只適合處理二分類的問題,且在給出分類結果時還會給出結果的概率 ...
softmax層實現多分類。在整個神經網絡當中並沒有用到卷積神經網絡,卷積神經網絡會在我后面的博文當中寫 ...
1、MNIST數據集簡介 首先通過下面兩行代碼獲取到TensorFlow內置的MNIST數據集: MNIST數據集共有55000(mnist.train.num_examples)張用於訓練的數據,對應的有55000個標簽;共有10000 ...
前言: 這篇文章主要是用來練習softmax regression在多分類器中的應用,關於該部分的理論知識已經在前面的博文中Deep learning:十三(Softmax Regression)有所介紹。本次的實驗內容是參考網頁:http ...
講義中的第四章,講的是Softmax 回歸。softmax回歸是logistic回歸的泛化版,先來回顧下logistic回歸。 logistic回歸: 訓練集為{(x(1),y(1)),...,(x(m),y(m))},其中m為樣本數,x(i)為特征。 logistic回歸是針對二分類問題 ...