简单易学的机器学习算法——Softmax Regression 一、Softmax Regression简介 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...
Softmax回归(Softmax Regression),也称为多类逻辑回归(Multinomial Logistic Regression),是一种用于多分类问题的分类算法。虽然名字里面带回归,实际上是分类。接下来看一下分类与回归的区别。 区别回归问题分类问题 问题类型 预测数值输出 预测样本所属的类别 输入特征 用于解释或预测输出结果的特征 用于描述输入数据的...
\begin{matrix} =-\frac{1}{m}\sum_{i=1}^{m}\left \frac{y^{(i)}-h_\theta \left ( \mathbf{x}^{(i)} \right )}{h_\theta \left ( \mathbf{x}^{(i)} \right )\left ( 1-h_\theta \left ( \mathbf{x}^{(i)} \right ) \right )}\cdot \triangledown _{\theta _j}h_...
让的网络做到这一点的标准模型要用到Softmax层,以及输出层来生成输出,让把式子写下来,然后回过头来,就会对Softmax的作用有一点感觉了。 在神经网络的最后一层,将会像往常一样计算各层的线性部分,z[l]z[l]这是最后一层的zz变量,记住这是大写LL层,和往常一样,计算方法是z[l]=W[l]a[L−1]+b[l]z[l]...
根据文章广义线性模型(4)逻辑回归(Logistic regression)和多分类实战:一文掌握 One-vs-All 策略我们已经知道,逻辑回归是一种处理二分类问题的常用方法,当需要处理多分类问题是,除了使用 One vs All 策略之外,我们还可以选择使用Softmax回归多分类器。 softmax函数又称归一化指...
Logisitic可以用来解决二分类问题,要进一步解决多分类的问题,就要在它的基础上进行拓展,相当于组合使用多个二分类器来实现多分类。 描述:对于一个k分类问题 C^i : z^i = \theta^ix\tag{i = 1,2,...,k} 其中 C^…
深度学习算法原理——Softmax Regression 1. Logistic回归简介 Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有 个训练样本 ,对于Logistic回归,其输入特征为: ,类标记为: ,假设函数为Sigmoid函数: 其中,模型的参数为 ,需要通过最小化损失函数得到,模型的损失函数为:...
Softmax回归(Softmax Regression) 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即 。例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用。
Softmax回归(Softmax Regression) 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即 。例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用。