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、個人郵件、工作郵件3類，目標值y是一個有3個取值的離散值。這是一個多分類問題，二分類模型在這里不太 ...

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 ...

　　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 ...

　　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 ...

　　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 ...

softmax和分類模型 內容包含： softmax回歸的基本概念 如何獲取Fashion-MNIST數據集和讀取數據 softmax回歸模型的從零開始實現，實現一個對Fashion-MNIST訓練集中的圖像數據進行分類的模型 使用pytorch重新實現softmax回歸模型 ...

邏輯回歸（Logistic Regression）是機器學習中的一種分類模型，由於算法的簡單和高效，在實際中應用非常廣泛。本文作為美團機器學習InAction系列中的一篇， 主要關注邏輯回歸算法的數學模型和參數求解方法，最后也會簡單討論下邏輯回歸和貝葉斯分類的關系，以及在多分類問題上的推廣 ...