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 j frac e theta j X sum limits l k e theta l X 相比如邏輯回歸的損失函數,Softmax的損失 ...
2018-03-04 22:55 0 1430 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 ...
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 ...
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 ...
線性回歸是最典型的回歸問題,其目標值與所有的特征之間存在線性關系。線性回歸於邏輯回歸類似,不同的是,邏輯回歸在線性回歸的基礎上加了邏輯函數,從而將線性回歸的值從實數域映射到了0-1,通過設定閥值, ...
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 ...