logistic和softmax原理、联系

最新推荐文章于 2024-12-13 21:03:02 发布
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分类专栏： theory
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zhangliyao22/article/details/48379291
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本文深入探讨了Logistic和Softmax两种概率模型的原理，阐述了它们之间的联系。Logistic函数常用于二分类问题，而Softmax是其在多分类问题中的扩展。通过讲解Sigmoid激活函数与Softmax的关系，文章帮助读者理解如何在神经网络中使用Softmax进行多类别预测。此外，还介绍了这两种方法在多标签分类中的应用和实现细节。

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1.logistic和softmax原理、联系
https://blog.youkuaiyun.com/zhangliyao22/article/details/48379291
2.详解sigmoid与softmax， 多分类及多标签分类
https://blog.youkuaiyun.com/uncle_ll/article/details/82778750?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control&dist_request_id=1328761.36.16171693869336565&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromMachineLearnPai2%7Edefault-1.control

pytorch实现基本的logistic和softmax回归实验（手动+torch）
qq_37534947的博客
08-23 1万+
前提：不是前馈神经网络，没有隐藏层。 一：Logistic回归实验–人工构造数据集，手动构造模型 要求： 动手从0实现logistic回归，实现二分类，人工构造数据集，并分析loss、训练集、测试集的准确率。（要求从零实现二元交叉熵） 实验过程： 1.1人工构造数据集 1. # #自定义数据---训练集 2. num_inputs = 2 3. n_data = torch.ones(1500, num_inputs) # 数据的基本形态 4. x1 = torch.normal(2 * n_d
很大的logit如何合适地进行 Softmax？
Le0v1n 的博客
05-06 508
如何合适地处理数值很大的logit。提供了两种方法。
05-Logistic Softmax详解
d8958的博客
04-16 517
逻辑回归详解
理论学习：logits softmax
llf000000的博客
03-11 2125
模型的输出层通常会应用一个激活函数，例如Softmax函数，将Logits转换为概率分布。Logits通常是线性函数的输出结果，在应用激活函数之前。在线性函数之后，通常会应用一个激活函数，例如Softmax函数或Sigmoid函数，将Logits转换为概率或者范围在[0, 1]之间的实数。在训练过程中，模型通过比较Logits和真实标签之间的差异来计算损失，并通过反向传播算法来更新模型的参数。总而言之，Logits是指模型输出层在应用激活函数之前的原始预测值，它提供了模型对不同类别的置信度或得分信息。
机器学习->监督学习->logistic回归,softMax回归
村头陶员外的博客
03-06 4165
本篇博文来总结一下回归模型里面两个非常重要的模型。 logistic回归 softMAX回归 Logistic回归logistics回归虽然有“回归”两字但是却是分类模型，并且是个二分类模型。logistics回归是个线性分类模型，有着线性的决策边界，但是有着非线性的激活函数去估计后验概率。下面就从数学层面讲讲logistics回归。 首先介绍下sigmoid函数 其函数图像： 显然sigmo
softmax回归多分类
qq_39545674的博客
11-13 694
1 简介 softmax逻辑回归模型是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。 Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的，该问题的目的是辨识10个不同的单个数字。 2 softmax回归过程 2.1 线性处理 y=xwT y=xw^T y=xwT 描述：xxx大小是1×n1\times n1×n，WWW大小是m×nm\times nm×n。其中n是输入个数，m是分类个数。这里的yyy是经过onehot编码后的分类标签。 2.2 s
【机器学习】逻辑回归logit与softmax
种一棵树最好的时间是十年前，其次是现在
09-13 1293
原理很简单：给定一个实例x，Softmax回归模型首先计算出每个类k的分数sk（x），然后对这些分数应用softmax函数（也叫归一化指数），估算出每个类的概率。与线性回归模型一样，逻辑回归模型也是计算输入特征的加权和（加上偏置项），但是不同于线性回归模型直接输出结果，它输出的是结果的数理逻辑值。所以如果是正类，逻辑回归模型预测结果是1，如果是负类，则预测为0。上述函数保证了如果正类的概率值被判定接近0，及负类的概率接近1，成本函数的值都会非常高。交叉熵的值越小，y和y预测这两个分布间越接近。
基于pytorch的logistic与softmax回归模型python代码
12-11
通过这些代码，初学者可以更好地理解Logistic回归和Softmax回归的原理，以及如何在实际项目中使用PyTorch实现它们。同时，这也是进一步探索深度学习模型和实践的良好起点。对于进阶学习者，可以在此基础上研究更复杂...
Logistic和Softmax回归实战(附代码)
春有百花秋有月，夏有凉风冬有雪！
09-08 760
Logistic回归是一种常用的处理二分类问题的模型，Softmax回归常用于处理多分类问题。本文主要实战Logistic回归和softmax回归在iris数据集上的应用，通过该文章，希...
PyTorch实现Logistic与Softmax回归实验教程
用以演示如何使用PyTorch框架实现最基本的分类算法，即logistic回归和softmax回归，并通过手动编码和使用PyTorch API两种方式进行对比，加深对PyTorch框架和分类算法原理的理解。同时，博客文章提供了一个学习资源，...
机器学习-02算法-05逻辑回归和Softmax回归
dalangtaosha999的博客
04-21 481
本文介绍两种基本的分类方法，逻辑回归和softmax回归。
Logistic softmax 分类
04-19 154
Logistic softmax 分类 一、交叉熵损失函数 1、信息量 信息奠基人香农（Shannon）认为“信息是用来消除随机不确定性的东西”，也就是说衡量信息量的大小就是看这个信息消除不确定性的程度。 消除概率越小的事件的不确定性，信息量越大 比如 成功中彩票 设某一事件概率为, 则信息量为以e为底数 2、信息熵 信息熵表示所有信息量的期望 3、相对熵（KL散度） 如果对于同一个变量有两个单独的概率分布，则可以用KL散度来衡量两个分布之间的差异 ...
logistic回归分类与softmax回归
奔跑的小仙女
10-21 9383
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...
Logistic和Softmax的浅显理解
qq_39187959的博客
10-09 320
Logistic和Softmax的浅显理解 两者的值域都在0~1之间。 Logistic 函数通过给定的任意向量输出 Sigmoid 函数的值，该函数可以很好地处理二分类问题：当概率值大于 0.5 时，我们认为该样本属于类 ‘1’，而当概率值小于 0.5 时，我们认为该样本属于类 ‘0’。 Softmax 函数通过给定的任意向量输出对应的概率值，它可以处理多标签分类问题，它可以计算得到样本归属于每个类别的概率。需要注意的是，这些概率值的总和为1，每次选择概率值最大的类别。 Sigmoid可以说是是Sof
【机器学习】Logistic与Softmax回归详解
chen695969的博客
04-10 1801
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。
什么是 Logits？Logits 与 Softmax 的关系以及Logits 的使用场景和注意事项：中英双语
最新发布
阿正的梦工坊
12-13 3280
By understanding logits and their transformation into probabilities, you gain deeper insights into the inner workings of deep learning models and how they make predictions.
总结 Logistic 回归与 Softmax 回归联系与区别
黄飞的博客专栏
04-03 1万+
Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广，Logistic 一般用于二分类，而softmax 是多分类。逻辑回归的激活函数是 sigmoid 函数，可理解成一个被 sigmoid 函数归一化后的线性回归，si
线性回归、Logistic回归和softmax回归
shajie的博客
03-20 1650
区别： (1)输出：线性回归的输出是一个数值，适用于回归问题，如房屋预测价格、气温、销售额。 logistic回归、softmax的输出是一个标签，适用于分类问题，如图像分类等。 (2)支持类别：Logistic回归是二分类，softmax回归是多分类 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术， 主要研究自变量(x)和因变量(y)的关系，通常使用线/曲线来拟合数据，然后研究如何使数据点到线/曲线的距离差距最小。 回归分析的目标就是拟合一条线/曲线，让图中线段加起来的和最小。 线..
Logistic and Softmax Regression (逻辑回归和Softmax回归)
热门推荐
Daniel_djf的专栏
12-12 2万+
1． 简介 逻辑回归和Softmax回归是两个基础的分类模型，虽然听名字以为是回归模型，但实际我觉得他们也有一定的关系。逻辑回归，Softmax回归以及线性回归都是基于线性模型，它们固定的非线性的基函数（basis function） 的线性组合，形式如下： 2． 逻辑回归谈谈逻辑回归，Softmax回归，前者主要处理二分类问题，而后者处理多分类问题，但事实上Softmax回归就是逻辑回归的
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