深度学习算法原理——Softmax Regression 一、Logistic回归简介 二、Softmax回归 2.1、Softmax回归简介 2.2、Softmax回归的代价函数 2.3、Softmax回归的求解 5、Softmax回归中的参数特点 5、Softmax与Logistic回归的关系 6、多分类算法和二分类算法的选择 有人会觉得对于一个多分类问题,可以使用多个二分类来完成,...
主要应用就是多分类,sigmoid函数只能分两类,而softmax能分多类,softmax是sigmoid的扩展。 Logistic函数只能被使用在二分类问题中,但是它的多项式回归,即softmax函数,可以解决多分类问题。 在softmax回归中,我们解决的是多分类问题(相对于 logistic 回归解决的二分类问题),类标 可以取 个不同的值(而不是 2 个)。
2.逻辑回归谈谈逻辑回归,Softmax回归,前者主要处理二分类问题,而后者处理多分类问题,但事实上Softmax回归就是逻辑回归的一般形式。 其中,如果f(.)是非线性的激活函数(activation function),这就是一个分类模型;如果f(.)是恒等函数(identity),则是回归模型,现在可以发现它们三者的联系了吧。 下面主要谈谈逻辑回归,So...
所以官方推荐如果使用的loss function是最小化交叉熵,并且,最后一层是要经过softmax函数处理,则最好使用tf.nn.softmax_cross_entropy_with_logits函数,因为它会帮你处理数值不稳定的问题。 总结 全文到此就要结束了,可以看到,前面介绍这么多概念,其实只是为了解释在具体实现时候要做什么样的选择。可能会觉得有些小...
逻辑回归&线性回归 丹尼尔小博士 通俗地说逻辑回归【Logistic regression】算法(一) 在说逻辑回归前,还是得提一提他的兄弟,线性回归。在某些地方,逻辑回归算法和线性回归算法是类似的。但它和线性回归最大的不同在于,逻辑回归是作用是分类的。 还记得之前说的吗,线性回… 终日而思一发表于技术,数据...打开...
%%随机梯度下降法(这里要用上升法)function[weights]=stochasticGradientAscent(dataMat,labelMat,M,weights,alpha)forstep=1:500fori=1:M%对每一个样本 pop=exp(dataMat(i,:)*weights);%计算概率 popSum=sum(pop);%分母 pop=-pop/popSum;%求好概率pop(:,labelMat(i))=pop(:,labelMat(i))+1;%加1...
Softmax是Logistic回归在多分类上的推广,即类标签 的取值大于等于 。假设有 个训练样本 ,对于Softmax回归,其输入特征为: ,类标记为: 。假设函数为对于每一个样本估计其所属的类别的概率 ,具体的假设函数为: 其中$\theta \theta _i\in \Re ^{n+1}$。则对于每一个样本估计其所属的类别的概率为: ...
逻辑回归(Logistic Regression)是机器学习中的一种分类模型,由于算法的简单和高效,在实际中应用非常广泛。 模型 sigmoid 函数 在介绍逻辑回归模型之前,我们先引入sigmoid函数,其数学形式是: g(x)=11+e−x 对应的函数曲线如下图所示: 从上图可以看到sigmoid函数是一个s形的曲线,它的取值在[0, 1]之间,在远离0...
A softmax function is a mathematical function that converts a vector of numbers into a vector of probabilities, where the probabilities of each value are proportional to the relative scale of each value in the vector. It is commonly used in the final output layer of a neural network, particu...
Softmax Regression hypothesis function hω(x)=1∑k=1KeωkTx[eω1Txeω2Tx⋮eωKTx] 决策函数为: y∗=argmaxihωi(x) 参考文献 [1]李航. 统计学习方法[M]. 清华大学出版社, 2012, p77. [2] Scikitlearn - LogisticRegression [3] 沙伊・沙莱夫-施瓦茨, 沙伊・本-戴维. 深入理解...