Softmax Regression 如果标签不服从伯努利分布,而是多分类分布,即从二分类任务变成多分类任务,那么 我们就得到了 Softmax Regression 。Logistic Regression 使用的是 Sigmoid 函数,Softmax Regression 则使用的是如下的 Softmax 函数。 pi=p(yic=1|x)=exp(xTβc)∑c=1Cexp(xTβc) 其中C 是类别的个...
神经网络是一个多层次的分类模型,其实logistic回归和softmax回归可以看出最简单的神经网络,结构如下图所示: 一般的神经网络有输入层,隐含层以及输出层构成,而上图中只有输入层和输出层,而没有隐含层。神经网络处理二分类时,输出层为一个节点,但处理K(K>2)分类问题时,数据节点为K个,这个logistic回归和softmax回归...
Softmax Regression是Logistic回归的推广,Logistic回归是处理二分类问题的,而Softmax Regression是处理多分类问题的。Logistic回归是处理二分类问题的比较好的算法,具有很多的应用场合,如广告计算等。Logistic回归利用的是后验概率最大化的方式去计算权重。 二、Logistic回归的回顾 在Logistic回归中比较重要的有两个公式,一...
多个输出节点对应的就是多个类别,二分类的时候我们是把输出节点经过sigmod函数完成分类,现在多分类的时候我们把sigmod替换为softmax函数,基于softmax函数的特性,可以把多个输入转换为0-1的输出,且输出总和为1,可以看作是类别的概率,我们取概率最大对应的类别即为模型输出的类别预测,进而实现了多分类。 完整的softmax ...
Linear Regression是回归问题,损失函数一般取平方误差;Logistic/Softmax Regression是分类问题,损失函数一般用交叉熵。 分类问题,对样本 ,模型输出在类别上的概率分布,可统一表示为条件概率 ,可以直接写出交叉熵表达式,也可以通过极大似然法则导出,最终效果一样。
解决完二分类问题后希望可以直接解决多分类问题,所以引入了softMax回归,它仅仅是Logistic回归的矩阵版本,求解过程几乎一样。 最后需要注意的一点是:线性模型指的是对参数θ/w是线性的,而不是说数据x必须是线性的!!!切记切记。 最后给出手写版的Linear Regression 和 Logistic Regression的直观对比:...
如果\(K\)个类别是互斥的,即 \(y = i\) 的时候意味着 \(y\) 不能取其他的值,比如用户的年龄段,这种情况下 Softmax 回归更合适一些。Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广,相应的模型也可以叫做多元逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)。模型通过 softm...
如果\(K\)个类别是互斥的,即 \(y = i\) 的时候意味着 \(y\) 不能取其他的值,比如用户的年龄段,这种情况下 Softmax 回归更合适一些。Softmax 回归是直接对逻辑回归在多分类的推广,相应的模型也可以叫做多元逻辑回归(Multinomial Logistic Regression)。模型通过 softmax 函数来对概率建模,具体形式如下:...
关于最大熵推导softmax有一篇论文讲的比较好:。传送门:[http://www.win-vector.com/dfiles/logisticregressionmaxent.pdf](http://www.win-vector.com/dfiles/logisticregressionmaxent.pdf)。如果传送门失效,google一下就好。 定义target 上一篇讲到如果定义类别1 y^=1\hat{y} = 1y^=1,类别...
1.Softmax regression是逻辑回归(Logistic regression)的一般化形式。它也是计算样本等于k的概率,但是这K个概率总和等于1,这点不同于one-vs-all的方法。2.网上提到:面向多类分类问题的Logistic回归,也叫softmax regression到底哪种说法正确呢?最好比较下公式,谢谢!