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...
importnumpy as npclassSoftmaxRegression:def__init__(self, n_iter=200, eta=1e-3, tol=None):#训练迭代次数self.n_iter =n_iter#学习率self.eta =eta#误差变化阈值self.tol =tol#模型参数W(训练时初始化)self.W =Nonedef_z(self, X, W):'''g(x)函数: 计算x与w的内积.'''ifX.ndim == ...
这是一个使用softmax回归(softmax regression)模型的经典案例。softmax模型可以用来给不同的对象分配概率。即使在之后,我们训练更加精细的模型时,最后一步也需要用softmax来分配概率。 softmax回归(softmax regression)分两步:第一步 为了得到一张给定图片属于某个特定数字类的证据(evidence),我们对图片像素值进行加权...
在PyTorch中,我们能够使用torch.nnLinear来对这个线性层进行定义,并且在正向传播的时候,应用softmax函数。 class SoftmaxRegression(nn.Module): def__init__(self): super(SoftmaxRegression, self).__init__() self.linear = nn.Linear(num_inputs, num_outputs) defforward(self, x): # 展平输入 x = ...
import numpy as np from sklearn.datasets import load_digits from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn import preprocessing def load_data():digits = load_digits()data = digits.data label = digits.target return np.mat(data), label def gradient_descent(train_x, train_...
# 导入需要的库importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_irisfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearn.preprocessingimportStandardScalerfromsklearn.linear_modelimportLogisticRegressionfromsklearn.metricsimportclassification_report,confusion_matriximportseabornassnsimportmatplotlib.py...
关于这个导数实现的详细解释,可以参见这里(http://ufldl./tutorial/supervised/SoftmaxRegression/)。 一般形式如下: 对于偏置量的导数计算,此时为1。 第5 步:对每个类别k,更新其权重和偏置值。 其中, 表示学习率。 In [1]: fromsklearn.datasetsimportload_iris ...
import numpy as npfromsklearn.linear_model import LogisticRegressionfromsklearn import preprocessingfromsklearn.metrics import accuracy_score import tensorflow as tf# MNIST data is stored in binary format,# and we transform them into numpy ndarray objects by the following two utility functionsdef read...
这是一个多类分类，因为我们试图将一个数据点分为三个类别中的一个（而不是两个类别中的一个）。解决多类分类问题的一种算法是softmax回归。本文假设你熟悉logistic回归和梯度下降。如果需要复习，先读这个:https://towardsdatascience.com/binary-classification-and-logistic-regression-for-beginners-dd6213bf7162 ...
算法设计,Softmax Regression训练手写数字识别分类模型,估算类别概率,取概率最大数字作模型输出结果。类特征相加,判定类概率。模型学习训练调整权值。softmax,各类特征计算exp函数,标准化(所有类别输出概率值为1)。y = softmax(Wx+b)。 NumPy使用C、fortran,调用openblas、mkl矩阵运算库。TensorFlow密集复杂运算在Python...