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 ...

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 ...

利用logistic回歸解決手寫數字識別問題，數據集私聊。 ...

Logistic回歸分析（logit回歸）一般可分為3類，分別是二元Logistic回歸分析、多分類Logistic回歸分析和有序Logistic回歸分析。logistic回歸分析類型如下所示。 Logistic回歸分析用於研究X對Y的影響，並且對X的數據類型 ...

使用Stata進行無序多分類Logistics回歸簡單方便。 mlogit y a b c：此命令即以無序多分類變量y作為因變量，a, b和c作為自變量進行無序多分類Logistics回歸。此時的自變量類型可以為連續性變量，二分類變量；若c自變量為無序多分類變量，此命令應當寫為mlogit y ...

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 ...

一、邏輯回歸 二、判定邊界 當將訓練集的樣本以其各個特征為坐標軸在圖中進行繪制時，通常可以找到某一個 判定邊界 去將樣本點進行分類。例如： 線性判定 ...