线性回归、logistic回归、softmax回归

最新推荐文章于 2025-09-07 00:55:18 发布
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博客提及了线性回归、logistic回归和softmax回归，这些均为信息技术领域有监督学习中的重要回归方法。
线性回归和 softmax 回归
yelan963的博客
09-17 1373
本文系统介绍了两种基础机器学习模型：线性回归用于连续值预测（如房价），通过最小化平方损失函数优化参数，可采用梯度下降及其变体算法；Softmax回归扩展至多类分类（如手写数字识别），通过Softmax函数输出概率分布，使用交叉熵损失评估预测效果。文章详细解析了模型结构、损失函数选择、优化算法（重点讨论批量大小和学习率的调优）以及任务与模型的匹配原则，为理解回归和分类任务提供了清晰框架。
logistic回归分类与softmax回归
奔跑的小仙女
10-21 9483
目录 Logistic回归 逻辑回归的定义式： 损失函数 梯度下降 Logistic回归防止过拟合： Softmax回归： loss函数 逻辑回归与Softmax回归的联系 与神经网络的关系 logistic回归（多分类）和softmax的关系： YOLOV3中的逻辑分类应用 Logistic回归 Logistic回归（LR）：是一种常用的处理二分类问题的模型。 二分类...
对线性回归、逻辑回归、各种回归的概念学习
热门推荐
viewcode的专栏
04-17 28万+
回归问题的条件/前提： 1） 收集的数据 2） 假设的模型，即一个函数，这个函数里含有未知的参数，通过学习，可以估计出参数。然后利用这个模型去预测/分类新的数据。 1. 线性回归 假设 特征 和 结果 都满足线性。即不大于一次方。这个是针对 收集的数据而言。 收集的数据中，每一个分量，就可以看做一个特征数据。每个特征至少对应一个未知的参数。这样就形成了一个线性模型函数，向量表示形
【深度学习】线性回归和softmax回归
qq_43801989的博客
05-25 656
线性回归输出是一个连续值，因此适用于回归问题。回归问题在实际中很常见，如预测房屋价格、气温、销售额等连续值的问题。与回归问题不同，分类问题中模型的最终输出是一个离散值。我们所说的图像分类、垃圾邮件识别、疾病检测等输出为离散值的问题都属于分类问题的范畴。softmax回归则适用于分类问题。由于线性回归和softmax回归都是单层神经网络，它们涉及的概念和技术同样适用于大多数的深度学习模型。我们首先以线性回归为例，介绍大多数深度学习模型的基本要素和表示方法。
动手学深度学习——softmax回归
最新发布
2301_78985220的博客
09-07 705
本文介绍了Softmax回归在分类问题中的应用及其实现方法。主要内容包括：1) Softmax回归原理，用于多分类问题并能输出类别概率；2) 核心数学推导，包括softmax函数、交叉熵损失函数；3) 使用PyTorch从零实现，包含数据加载、模型构建、训练评估等完整流程；4) 在Fashion-MNIST数据集上的应用，展示了训练过程、损失曲线和预测结果可视化。文章提供了两种实现版本：详细注释版和精简优化版，内容涵盖模型参数初始化、前向传播、损失计算、优化器设置、训练循环和性能评估等关键环节。
线性回归和Softmax回归
2502_90677960的博客
02-18 233
Softmax回归用于多类分类问题，例如手写数字识别（MNIST）和自然对象分类（ImageNet）。随机梯度下降（SGD）和小批量随机梯度下降是常用的优化算法，学习率和批量大小是重要的超参数。神经网络通过优化算法（如梯度下降）来找到最优参数（权重和偏置），以最小化损失函数。输出层的神经元数量通常等于类别数量，Softmax运算将输出转换为概率分布。Softmax回归层是全连接层，输出层的设计取决于具体问题的类别数量。回归输出单个连续值，而分类输出多个类别的置信度。线性回归用于估计连续值，例如房价预测。
动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）
qq_38473254的博客
07-16 4万+
sum运算符：给定一个矩阵X，我们可以对所有元素求和（默认情况下）。也可以只求同一个轴上的元素，即同一列（轴0）或同一行（轴1）。对每个项求幂（使用exp）；对每一行求和（小批量中每个样本是一行），得到每个样本的规范化常数；将每一行除以其规范化常数，确保结果的和为1。
机器学习（1）：线性回归、Logistic回归和softmax回归
zuzhiang的博客
11-16 512
最近自己会把自己个人博客中的文章陆陆续续的复制到优快云上来，欢迎大家关注我的个人博客zuzhiang.cn，以及我的github。 本文主要讲解线性回归、Logistic回归以及softmax回归的相关知识。 本文主要是依据李航老师的《统计学习方法》和邹博老师的机器学习教学视频总结编写的。文中所用到的有关机器学习的基本概念和方法请参考文章：机器学习概述及基本概念。在用到的时候就不再一一解释...
【机器学习】线性回归（最小二乘法or梯度下降法）、多项式回归、logistic回归、softmax回归.zip
06-10
在机器学习领域，线性回归、多项式回归、逻辑回归和softmax回归是四种常见的模型，它们各有特点并广泛应用于各种预测和分类问题。本压缩包包含相关代码和数据集，帮助学习者深入理解这些概念。 1. **线性回归**： ...
基于pytorch的logistic与softmax回归模型python代码
12-11
在深度学习领域，Logistic回归和Softmax回归是两种基础但非常重要的模型。它们通常用于分类问题，尤其是二分类和多分类任务。PyTorch是一个流行的深度学习框架，以其灵活性和易用性受到广泛欢迎。下面我们将深入探讨...
【机器学习】Logistic与Softmax回归详解
chen695969的博客
04-10 1899
通过深入探讨逻辑回归、Softmax函数、MSE、交叉熵以及偏置项等机器学习核心概念，我们可以看到它们在模型构建和优化过程中的重要性。理解这些概念不仅有助于我们设计出更有效的模型来解决实际问题，而且也是深入学习更复杂机器学习算法和模型的基础。随着技术的不断进步，对这些基础知识的深入理解将使我们更好地掌握人工智能领域的未来发展。
【机器学习】线性回归与softmax回归
littlemichelle
03-18 282
线性回归是对样本可以是非线性的，只要对参数线性。 线性回归 线性回归和逻辑回归的比较 softmax回归是用来解决多分类问题的！！！
【深度学习】线性回归与softmax回归（简记）
六月渔烬的博客
02-13 262
线性回归与softmax回归深度学习神经网络笔记简记
线性回归、逻辑回归和softmax方法
lx_xin的博客
09-20 1457
文章目录线性回归(Linear Regression,LR)线性回归注意事项岭回归(Ridge Regression)和Lasso回归岭回归Lasso回归岭回归和Lasso回归的联系与区别逻辑回归softmax 线性回归(Linear Regression,LR) 对于m个样本X=[x1,x2⋯xn]TX=[x_{1},x_{2}\cdots x_{n}]^{T}X=[x1​,x2​⋯xn​]T，...
线性模型之Logistic和Softmax回归
大数据技术派
07-30 1030
初中就开始学习线性回归，并且可以根据最小二乘法，计算出线性回归系数，进而利用线性回归进行数据的简单预测。线性模型是机器学习中最简单、应用最广泛的模型，指通过样本特征的线性...
（理解）线性回归, 逻辑回归和线性分类器，Softmax回归。
tsq292978891的博客
06-26 4834
（理解）线性回归, 逻辑回归和线性分类器，Softmax回归。
逻辑回归与softmax回归
weixin_34289454的博客
06-03 262
深度神经网路已经在语音识别，图像识别等领域取得前所未有的成功。本人在多年之前也曾接触过神经网络。本系列文章主要记录自己对深度神经网络的一些学习心得。 第四篇，谈谈我对逻辑回归和softmax回归的一点理解。网络上对逻辑回归和softmax回归论述也很多，包括各种不同语言的代码，都可以下载到。 1. 逻辑回归源于线性回归模型。 线性回归问题的自变量是连续变量...
Scikit-Learn 机器学习笔记 -- 线性回归、逻辑回归、softmax回归
Wang_Jiankun的博客
07-19 5188
Scikit-Learn 机器学习笔记 – 线性回归、逻辑回归、softmax回归 import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt # 创建线性回归数据集 def create_dataset(): X = 2 * np.random.rand(100, 1) # 结果加上高斯噪声 y = 4 + 3...
对线性回归，logistic回归和一般回归的认识（总结的不错）
ffeng271的专栏
12-20 2920
对线性回归，logistic回归和一般回归的认识      【转载时请注明来源】：http://www.cnblogs.com/jerrylead      JerryLead      2011年2月27日      作为一个机器学习初学者，认识有限，表述也多有错误，望大家多多批评指正。 1 摘要       本报告是在学习斯坦福大学机器学习课程前四节加上
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