AI_06_多分类、决策树分类、随机森林分类_02_Softmax图示详解_梯度下降法整体调参

最新推荐文章于 2024-08-30 22:02:09 发布
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#AI #ML

本文深入探讨了逻辑回归算法在推荐系统项目中的运用，强调了其在大数据课程及就业市场上的重要性。对比了多元线性回归与逻辑回归的训练过程，详细解释了SoftMax函数在多分类任务中的作用，指出逻辑回归调整部分权重，而Soft-Max则需调整整体权重。文章还提及了CNN、全连接层和Soft-Max在复杂模型中的结合使用。

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大数据课程中，推荐系统项目就是用逻辑回归做的！！！把逻辑回归算法要搞得很明白！！！对找工作很有帮助！！！

SoftMax，P1+P2+P3=1，谁的概率打，最后分类就属于哪个类别！！！

以下是比较多元线性回归和逻辑回归的训练过程！

逻辑回归做多分类是调部分w

Soft-Max做多分类的时候，是要调整整个w

projection     英 [prəˈdʒekʃn]美 [prəˈdʒekʃn]
n.     预测; 推断; 设想; 投射; 放映; 投影; 放映的影像; 投影图

optimize     英 [ˈɒptɪmaɪz] 美 [ˈɑːptɪmaɪz]
v.     使最优化; 充分利用

大数据课程中，推荐系统项目就是用逻辑回归做的！！！把逻辑回归算法要搞得很明白！！！对找工作很有帮助！！！

CNN+FC+Soft-Max

 

 

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