Softmax算法：逻辑回归的扩展

最新推荐文章于 2025-09-20 13:06:09 发布
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分类专栏： 手把手教你ML机器学习算法源码全解析
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wenyusuran/article/details/40650487
本文详细介绍了Softmax回归模型，它是Logistic回归在多分类问题上的拓展，适用于如MNIST手写数字识别等任务。文章讨论了Softmax回归的模型参数、代价函数、权重衰减以及与Logistic回归的关系，同时还解释了为何在某些场景下选择Softmax回归而非多个二元分类器。此外，还提供了Python代码示例。
 

Softmax回归

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深度学习模型系列一——多分类模型——Softmax 回归
weixin_45666566的博客
08-05 3万+
Softmax 回归1、概述 1、概述 softmax 回归(softmax regression)其实是 logistic 回归的一般形式，logistic 回归用于二分类，而 softmax 回归用于多分类，关于 logistic 回归可以看我的这篇博客????机器学习笔记九——线性模型原理以及python实现案例 参考资料： https://blog.youkuaiyun.com/weixin_38169413/article/details/103598534 ...
【Tensorflow2.x学习笔记】- Keras高层接口
qq_42433311的博客
01-03 2900
目录 1.Keras简介 2.常见功能模块 2.1 常见网络层类 2.2 网路容器 3.模型装配、训练、测试 3.1 模型装配 3.2 模型训练 3.3模型测试 4.模型的保存与加载 4.1 张量方式 4.2网络方式 4.3 SaveModel方式 5.自定义网络 5.1自定义网络层 5.2自定义网络 6.测量工具 7.可视化 7.1模型端 7.2浏览器端 1.Keras简介 Keras是一个主要由 Python语言开发的开源神经网络计...
Softmax回归模型(matlab代码)
03-30
softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的，简单易懂。
Softmax回归 -- from ufldl wiki
xceman1997的专栏
07-15 2152
Stanford 教授 Andrew Ng 的 Deep Learning 教程的节选。原文地址：http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92  Softmax回归Contents [hide]1 简介2 代价函数3 Softmax回归模型参数化的特点4 权重衰减5 Softmax回归与Logis
softmax回归模型
ywm_up
08-24 428
转载自《动手学深度学习》(PyTorch版) 在线书籍：https://tangshusen.me/Dive-into-DL-PyTorch github：https://github.com/ShusenTang/Dive-into-DL-PyTorch softmax 回归 线性回归模型适用于输出为连续值的情景。在另一类情景中，模型输出可以是一个像图像类别这样的离散值。对于这样的离散值预测问题，我们可以使用诸如softmax回归在内的分类模型。和线性回归不同，softmax回归的输出单元从一个变成了多个
分类与回归算法4：逻辑回归与多重逻辑回归
08-11
在提供的文件中，"logicregression.py"可能是实现逻辑回归算法的基本版本，而"logicregression2.py"可能是对原算法的改进或扩展。"mulreg2.py"很可能包含了多项式逻辑回归的实现，这用于处理鸢尾花数据集（"iris"）...
15、机器学习中的分类算法：逻辑回归、Softmax回归与支持向量机
最新发布
qsc9012345的博客
09-20 8
本文深入探讨了机器学习中三种重要的分类算法：逻辑回归、Softmax回归和支持向量机。详细介绍了它们的原理、训练方法、决策边界、正则化机制及实际应用代码示例，并通过鸢尾花数据集进行演示。文章还对比了各算法在分类类型、输出信息和适用场景上的差异，提供了数据预处理、超参数调整和模型评估等实践建议，辅以练习题和mermaid流程图帮助读者系统掌握这些核心算法。
机器学习中的分类算法：逻辑回归、Softmax回归与支持向量机
# 机器学习中的分类算法：逻辑回归、Softmax回归与支持向量机 ## 1. 逻辑回归 ### 1.1 逻辑回归成本函数偏导数 逻辑回归模型训练的关键在于最小化成本函数。成本函数关于第 $j$ 个模型参数 $\theta_j$ 的偏导数由...
SOFTMAX回归模型
一步一脚印
05-07 2242
SOFTMAX函数的脉络梳理什么是SOFTMAX回归函数交叉熵损失函数 什么是SOFTMAX回归函数 ·softmax回归跟线性回归⼀样将输⼊特征与权᯿做线性叠加 ·与线性回归的⼀个主要不同在于，softmax回归的输出值个数等于标签⾥的类别数 ·SOFTMAX是一个单层的神经网络 结构图如下： 运算过程如下： 即我们通过神经网络预测，然后得到相应的一个分数，此时我们希望我们得到的分数是一个概率： 此时我们就应该选取一个合适的方案，来将预测的分数来转化为标签的概率，那么最合适的肯定是softmax了，
Softmax回归模型
weixin_45241622的博客
10-29 1528
Softmax回归模型一般用于分类任务，它的输出值个数等于标签里的类别数。w权重参数等于输入特征值*输出值个数，偏差参数b等于输出值个数。Softmax回归同线性回归一样是一个单层神经网络，输出层也是一个全连接层。 分类任务本是将输出值作为对预测类别i的置信度，在softmax模型中引用了softmax运算符，将输出值转变为正且和为1的概率分布 softmax回归对样本i分类的矢量计算表达式 softmax运算将输出变为了一个合法的类别预测分布，训练样本的真实标签也可以变为类别分布..
Softmax 回归模型
昆仑-郑教主的专栏
09-08 1098
前文已对Logistic回归模型进行过讲解；http://blog.youkuaiyun.com/zSean/article/details/77880463，Softmax 回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广， 在多分类问题中，类标签y可以取两个以上的值； 1.在Logistic回归中，给定训练数据集：T={（x1,y1）,（x2,y2）,....（xN,yN）}, xi为实数，yi
Softmax回归模型（多分类模型）
m0_53881899的博客
07-24 3199
Softmax回归模型（多分类模型）
SoftMax 回归模型详解
Biufla的博客
10-09 412
[转] 收藏 SoftMax 回归模型详解
tensorflow2_tf.keras实现softmax多分类以及网络优化与超参数选择
Vertira的博客
01-08 1984
自动下载训练图像，我这里print输出了大小 import tensorflow as tf import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #加载数据集 (train_image, train_lable), (test_image, test_label) = tf.keras.datasets.fashion_mnist.load_data() print('train_image.shape', tra
tensorflow2.0 入门学习——tf.keras实现softmax多分类与独热编码处理
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02-15 3268
tensorflow入门学习——tf.keras实现softmax多分类与独热编码处理 一、 简介： 对数机率回归解决的是二分类的问题，而对于多个选项的问题采用softmax函数，它是对数几率回归在N个可能不同的值上的推广。神经网络的原始输出并不是一个概率值，实际上只是输入的数值做了复杂的加权和非线性处理之后的一个值而已，Softmax层的作用就是将这个值变为概率分布输出。 在tf.keras中，对于多分类问题使用： categorical_crossentropy和sparse_categorical_
详解Softmax多分类算法及交叉熵（Cross-Entropy）成本函数（附代码实现、计算过程、公式）
Brandonn_Xu的博客
10-26 3097
Softmax 是一个用于多类别分类问题的激活函数，它通常用于神经网络的输出层。Softmax 函数将一个实数向量转换为概率分布，其中每个元素表示一个类别的概率。简单来说，Softmax的输出代表了一个样本属于某一类别的概率。：Softmax 将输入转换成一个概率分布，其中每个元素表示相应类别的概率。这意味着所有输出元素的总和将等于 1。：Softmax 常用于多类别分类问题，其中有多个互斥的类别需要被分配概率。图中，an代表了该y=n的概率预测。
keras - softmax
Cutepingping的博客
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softmax:有人把它看作一个归一化的工具，通过概率来进行归一化中的值，反正比较简单，过几天再传解释，包括交叉熵。 keras：不熟悉的大家可以看中文文档讲得不错，恩恩。然后我的后端是theano。 结构，两层：6000,28*28的图片输入，通过第一层压缩为32维的输出，然后经过激励函数，这里选择sigmoid，你们也可以选择relu或者其他激活函数。 然后压缩为10层的输出，再通过so
动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）
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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。
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