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 ...
LR是一個傳統的二分類模型,它也可以用於多分類任務,其基本思想是:將多分類任務拆分成若干個二分類任務,然后對每個二分類任務訓練一個模型,最后將多個模型的結果進行集成以獲得最終的分類結果。一般來說,可以采取的拆分策略有: one vs one策略 假設我們有N個類別,該策略基本思想就是不同類別兩兩之間訓練一個分類器,這時我們一共會訓練出種不同的分類器。在預測時,我們將樣本提交給所有的分類器,一共會 ...
2017-11-05 17:33 0 5497 推薦指數:
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與Logistic 回歸的關系 6 Softmax 回歸 vs. k 個二元分類器 ...
Softmax回歸多分類網絡(PyTorch實現) 雖然說深度學習的教程已經爛大街了,基礎理論也比較容易掌握,但是真正讓自己去實現的時候還是有一些坑。一方面教程不會涉及太多具體的工程問題,另一方面啃PyTorch的英文文檔還是有點麻煩。記錄一下,就當是作業報告了。 獲取數據集 首先導入所需 ...
邏輯回歸實現 相關庫引用 加載數據 觀察發現,最后一列(label)非0即1。因此,這是一個二分類問題。可以考慮把-1全都替換成0 定義模型 這個模型第一層,有4個神經元,因為輸入是15個參數,因此參數個數為\(4*15+4=64\)。這里使用ReLU作為激活函數 ...
下面的4類數組是C#預測出來的,保存為文本后,弄到python中(C#作圖沒好工具。。。) ...
sotfmax 函數在機器學習和深度學習中有着廣泛的應用, 主要用於多分類問題。 softmax 函數 1. 定義 假定數組V,那么第i個元素的softmax值為 也就是該元素的指數 除以 所有元素的指數和,取指數是為了使差別更大。 於是該數組的每個元素被壓縮到(0,1 ...
使用R語言做多分類邏輯回歸。 任務是 有250個樣本,給定三個特征,已經人為分類完成共5組,建立模型來給新數據分類, 先是使用了多元線性回歸,三個自變量都比較顯著,R2也有90多,實際測了下分類效果還可以。 注意:使用多元線性回歸的四個前提條件: 線性、獨立、正態、齊性。(1)自變量 ...