機器學習——softmax回歸
softmax回歸 前面介紹了線性回歸模型適用於輸出為連續值的情景。在另一類情景中，模型輸出可以是一個像圖像類別這樣的離散值。對於這樣的離散值預測問題，我們可以使用諸如 softmax 回歸在內的分類模型。和線性回歸不同，softmax 回歸的輸出單元從一個變成了多個，且引入 ...
原文：機器學習--Softmax回歸
SVM只選自己喜歡的男神，Softmax把所有備胎全部拉出來評分，最后還歸一化一下 .引入 為何種問題存在 .Softmax回歸的預設函數 代價函數 . Softmax函數 . Softmax回歸的預設函數 . Softmax回歸的代價函數 .梯度下降法求解最優值 .softmax regression模型參數的特點 參數冗余 .Softmax回歸與Logistic 回歸的關系 .引入 為何種問 ...
2019-08-26 23:09 0 2182 推薦指數：
相關推薦
機器學習之softmax回歸筆記
本次筆記絕大部分轉自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回歸 Logistic回歸是用來解決二類分類問題的，如果要解決的問題是多分類問題呢？那就要用到softmax回歸了，它是Logistic回歸在多分類問題上的推廣 ...
機器學習-softmax回歸 python實現
---恢復內容開始--- Softmax Regression 可以看做是 LR 算法在多分類上的推廣，即類標簽 y 的取值大於或者等於 2。 假設數據樣本集為：$\left \{ \left ( X^{(1)},y ^{(1)} \right ) ,\left ( X^{(2)},y ...
機器學習(2)：Softmax回歸原理及其實現
Softmax回歸用於處理多分類問題，是Logistic回歸的一種推廣。這兩種回歸都是用回歸的思想處理分類問題。這樣做的一個優點就是輸出的判斷為概率值，便於直觀理解和決策。下面我們介紹它的原理和實現。 1.原理 a.問題 考慮\(K\)類問題，假設已知訓練樣本集\(D\)的\(n ...
機器學習（七）—回歸
摘要：本文分別介紹了線性回歸、局部加權回歸和嶺回歸，並使用python進行了簡單實現。 在這之前，已經學習過了Logistic回歸，今天繼續看回歸。首先說一下回歸的由來：回歸是由達爾文的表兄弟Francis Galton發明的。Galton於1877年完成了第一次回歸預測，目的 ...
機器學習《回歸 二》
依舊是嘮叨一下：考完試了，該去實習的朋友都去實習了。這幾天最主要的事情應該是把win10滾回到win7了，真的還是熟悉的畫面，心情好了很多。可惜自己當初安裝的好多軟件都寫入了注冊表導致軟件用不了，好處 ...
機器學習 —— 基礎整理（五）線性回歸；二項Logistic回歸；Softmax回歸及其梯度推導；廣義線性模型
本文簡單整理了以下內容： （一）線性回歸 （二）二分類：二項Logistic回歸 （三）多分類：Softmax回歸 （四）廣義線性模型 閑話：二項Logistic回歸是我去年入門機器學習時學的第一個模型（忘記了為什么看完《統計學習方法》第一章之后直接就跳去了第六章 ...
【機器學習】BP & softmax求導
目錄 一、BP原理及求導 二、softmax及求導 一、BP 1、為什么沿梯度方向是上升最快方向 根據泰勒公式對f(x)在x0處展開，得到f(x) ~ f(x0) + f'(x0)(x-x0), 故得到f(x) - f(x0) ~ f'(x0)(x-x0 ...