交叉熵損失函數的求導(Logistic回歸)
前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...
原文：【353】線性回歸損失函數求導舉例
參考： 實數對向量求導公式 參考： 矩陣轉置性質 參考：機器學習實戰教程 十一 ：線性回歸基礎篇之預測鮑魚年齡 其他方法可參考 回歸算法之線性回歸。 參考：通過一個例子快速上手矩陣求導 線性回歸的損失函數如下： E b X b y T X b y 將轉置打開，像是開平方一樣，運用到上面的性質： begin equation begin split E b amp X b y T X b y amp ...
2019-01-21 11:30 0 932 推薦指數：
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