基础—机器学习—softMax regression

最新推荐文章于 2022-07-26 13:23:00 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/xuye1031/article/details/47265299
本文详细阐述了Softmax Regression的概念、原理及应用，提供了一站式学习资源，帮助读者掌握这一重要的人工智能算法。

softmax regreesion在wiki上写的很清楚， 附上地址供大家参考学习：

http://deeplearning.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax_Regression

深度学习笔记: 最详尽解释Softmax 回归 Softmax Regression
weixin_53765658的博客
07-21 1415
欢迎收藏Star我的Machine Learning Blog:https://github.com/purepisces/Wenqing-Machine_Learning_Blog。如果收藏star, 有问题可以随时与我交流, 谢谢大家！ Softmax 回归 Softmax 回归，也称为多项逻辑回归，是逻辑回归的广义，用于多类分类问题。虽然逻辑回归用于二分类，softmax 回归则用于类别超过两个的情况。 Softmax 回归的关键点： 多类分类：当因变量可以有两个以上的类别时，使用 softmax
3.【Python】分类算法—Softmax Regression
weixin_43166884的博客
11-10 956
3.【Python】分类算法—Softmax Regression 文章目录3.【Python】分类算法—Softmax Regression前言一、二、使用步骤1.引入库2.读入数据总结 前言 Softmax回归算法主要用于多分类问题，是逻辑回归算法的推广，值得注意的是，Softmax回归算法中任意两个类是线性可分的。 一、 示例：pandas 是基于NumPy 的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。 二、使用步骤 1.引入库 代码如下（示例）： import numpy as np i
Deep learning：十三(Softmax Regression)
weixin_33735077的博客
03-22 242
  　　在前面的logistic regression博文Deep learning：四(logistic regression练习) 中，我们知道logistic regression很适合做一些非线性方面的分类问题，不过它只适合处理二分类的问题，且在给出分类结果时还会给出结果的概率。那么如果需要用类似的方法（这里类似的方法指的是输出分类结果并且给出概率值）来处理多分类问题的话该怎么扩展呢？本...
Softmax Regression
好好休息..
03-31 297
Softmax Regression python实现。
机器学习之Softmax Regression
chaojianmo的博客
09-16 330
在多分类任务中，通常会用到Softmax，在神经网络中，如果问题是分类模型(即使是CNN或者RNN)，一般最后一层是Softmax Regression。它的工作原理是将可以判定为某类的特征相加，然后将这些特征转化为判定是这一类的概率。 目录 1、Softmax Regression算法模型用于解决多分类问题 2、Softmax Regression算法的代价函数 3、Softmax...
3.4_softmax-regression
taifyang的博客
06-07 189
3.4 softmax回归 前几节介绍的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，且引入了softmax运算使输出更适合离散值的预测和训练。本节以softmax回归模型为例，介绍神经网络中的分类模型。 3.4.1 分类问题 让我们考虑一个简单的图像分类问题，其输入图像的高和宽均为2像素，且色彩为灰度。这样每个像素值都可
softmax regression测试代码
10-15
它在机器学习领域扮演着重要角色，特别是在神经网络中作为最后一层的激活函数。本压缩包包含了一个softmax回归的实现，包括训练和测试代码，以及用于训练的数据集。 一、softmax回归的原理 softmax回归是逻辑回归的...
Exercise5 Softmax Regression
05-10
**softmax回归**是一种广泛应用于多分类问题的统计学习方法，特别是在机器学习领域。它扩展了逻辑回归模型，能够处理超过两个类别的分类任务。在softmax回归中，模型预测每个类别的概率，使得所有类别概率之和为1。...
深度学习算法原理——Softmax Regression
null的专栏
11-09 1万+
一、Logistic回归简介 Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有mmm个训练样本{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}{(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}\left \{ \left ( \mathbf{x}^{(1)},y^{(1)} \right ),\left ( \mathbf{x}^{...
关于李沐讲解的softmax regression的详解
HS1617250的博客
07-26 256
softmax regression解释
task01线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机
elsieyin的博客
02-12 167
task01 task 02
机器学习(1)--logistic回归和softmax回归
btbujhj的博客
06-22 889
logistic回归和softmax回归放在一起总结一下，其实softmax就是logistic的推广，logistic一般用于二分类，而softmax是多分类。        logistic回归虽然也是叫回归，其实本身是用来分类的，logistic可以被看成是一种概率的估计，类似于线性回归的归一化，将输出值映射为（0,1），输入值大于0.5被分为1类，小于0.5被分为0类。    
机器学习（5）-理解softmax的损失函数和梯度表达式的实现+编程总结
CV_YOU的博客
09-24 3874
softmax也是一个用于多分类的线性分类器。 首先来看看softmax的损失函数和梯度函数公式 结合惩罚项，给出总的损失函数： L = -(1/N)∑i∑j1(k=yi)log(exp(fk)/∑j exp(fj)) + λR(W) 下面有几个准备函数也要理解： Li = -log(exp(fyi)/∑j exp(fj)) ：这个就是最基本的softmax函数，
loss函数涉及的softmax 、cross encropy和softmaxwithloss
wonengguwozai的博客
07-01 6778
相关内容参考：https://blog.youkuaiyun.com/u014380165/article/details/77284921 1、softmax 函数： 定义： 假设我们有一个数组，V，Vi表示V中的第i个元素，那么这个元素的Softmax值就可以用以上公式表示。也就是说，是该元素的指数，与所有元素指数和的比值。（是不是很简单） 知乎上有人用下图的方式解释了softmax函数： ...
【机器学习】Softmax Regression简介
心所愿，力必坚！
12-27 5394
本文主要介绍了关于Softmax Regression的内容，文章首先对Linear Regression和Softmax Regression做了对比，然而从Cost Function入手对Softmax Regression进行了分析。文章结尾还进行了细致的推导。
sigmoid和softmax总结
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老哥的专栏
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sigmoid函数（也叫逻辑斯谛函数）： 　引用wiki百科的定义：　　A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve).　　其实逻辑斯谛函数也就是经常说的sigmoid函数，它的几何形状也就是一条sigmoid曲线。　　logistic曲线如下： 　　同样，我们贴一下wiki百科对softma
tensorflow复习日记（三）softmax修改版本
masbbx123的博客
03-15 483
1 前面的代码都没有关闭Session，所以：可以采用with tf.Session() as sess:这样的方式，自动关闭Session，或者采用手动关闭2 训练出来的模型没有保存，这样一关闭模型就木有了。 3 一般我们都是按照epoch来设定训练次数的。 所以最终修改的代码：import tensorflow as tf from tensorflow.examples.tutorials
Spark实现Logistic Regression与Softmax算法
总结来说，本文档应该详细说明了如何使用Spark的MLlib库来实现Logistic Regression和Softmax Regression这两种机器学习算法。对于已经熟悉Spark或正在学习机器学习的读者来说，这份文档可以作为一个很好的入门或实践...
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