SoftMax回归

最新推荐文章于 2025-12-02 19:01:55 发布
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#回归 #python #人工智能

文章详细介绍了SoftMax回归的概念，包括其与Sigmod函数的区别，重点讲解了softmax函数的数学定义和在分类问题中的作用。同时，解释了交叉熵损失函数在模型训练中的重要性，并提供了部分程序代码以帮助理解其实际运用。

SoftMax回归

sigmod函数

sigmod函数作用及与softmax函数区别: 链接

softmax函数

softmax函数介绍: 链接
部分程序介绍:链接

交叉商损失函数

交叉熵损失函数介绍: 链接

2. softmax回归代码中使用的函数详解

softmax回归
m0_61360701的博客
03-12 682
在机器学习中，分类问题是这样的：给定一些输入数据（特征），我们需要预测一个离散的类别标签。比如：判断一张图片是猫、狗还是鸟（3个类别）。判断一封邮件是垃圾邮件还是正常邮件（2个类别）。如果类别超过两个，这种问题称为。
Softmax回归
m0_56312629的博客
12-11 2914
Softmax回归虽然叫“回归”，但是回归是估计一个连续值，而分类是预测一个离散类别。
动手学深度学习——softmax回归（原理解释+代码详解）
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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。
Softmax回归 探讨与实践
xhblair的博客
10-29 1349
本文对Softmax回归做了探讨和实践。首先对Softmax回归的概念做了基本介绍；随后从模型、优化准则、优化算法三个方面对Softmax实现多分类的原理和方法进行了阐述；最后，在前述理论的指导下，自编代码实践了对UCI里的Iris(鸢尾花卉)数据集的分类。
SOFTMAX回归
托尼stark的博客
05-13 2768
一、softmax回归与线性回归适用于输出为连续值的情景不同，它适用于像图像类别这样的离散值，主要解决分类问题，且softmax回归的输出单元从一个变成了多个。 然而直接使用输出层会面临两个问题：一是由于输出层的范围不确定，难以直观的判断这些值的意义。二是由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值之间的误差难以衡量。 二、softmax运算符：解决了以上两个问题，它通过将输出值变换成值为正且和为1的概率分布。 交叉熵损失函数：前面提到使用softmax运算后可以更方便的计..
线性回归和 softmax 回归
yelan963的博客
09-17 1384
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。
softmax回归详解
weixin_43833585的博客
09-03 5717
softmax回归
精选资源
【softmax分类】基于梯度下降softmax回归实现minist数据分类matlab代码.zip
12-26
在这个案例中，我们看到它与梯度下降法结合，用于训练一个softmax回归模型，以对MNIST数据集进行分类。 MNIST数据集是一个广泛使用的手写数字识别数据集，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。每个样本是28x28...
精选资源
【softmax分类】基于matlab梯度下降softmax回归minist数据分类【含Matlab源码 1645期】.zip
05-15
【softmax分类】是一种广泛应用于多类分类问题的机器学习算法，尤其在深度学习领域中扮演着重要角色。在本项目中，我们看到它被应用于MATLAB环境，利用梯度下降法进行优化，对MNIST手写数字数据集进行分类。MNIST...
【深度学习新浪潮】Ilya 的 “研究时代“ 回归论：解读与评估
智能守恒_HengAI
11-29 289
Ilya的观点揭示了一个重要转变：AI正从"资源驱动"向"创新驱动"跨越。未来的竞争将不再是简单的"谁GPU多"，而是"谁能找到新的训练方法"。：NeurIPS 2025最佳论文被称为"Scaling时代的终局诊断书"，某种程度上印证了Ilya的判断。：模型"评测分数很高，但实际产生的经济价值很有限"，存在"Jaggedness"(能力参差不齐)问题。：部分研究者指出"AI的scaling laws仍然完好无损，我们仍处于GPU需求的激进阶段"：AI正从"重训练"向"重推理"转变，注重模型效率与泛化。
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视觉算法小趴菜的博客
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本文介绍了Pandas中三种数据扁平化方法：melt()按变量名和值两列重组数据，concat()垂直拼接多列，stack()将多列转为单列。测试数据显示melt()保留原列名信息，concat()和stack()仅保留数值。三种方法各有特点，适用于不同的数据扁平化需求。
【推荐系统】深度学习训练框架（五）：pyspark分布式TorchDistributor主从读取OSS文件认证机制
人工智能领域博客
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摘要： 本文详细解释了Spark Driver端与Worker端在OSS认证上的核心区别。Driver端通过Spark配置自动认证，而Worker端（独立Python进程）需显式提供认证信息。认证来源优先级为：1)Driver传递参数，2)环境变量，3)IAM角色。文章分析了架构差异导致的不同认证方式，并推荐从Driver传递认证信息的解决方案。当前实现已采用该方案，通过Spark配置或环境变量获取认证后传递给Worker进程，确保PyArrow能正确访问OSS数据。
python中快速更新ini文件之方法~
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12-02 102
Python标准库中的configparser模块可方便读写INI格式配置文件。通过ConfigParser()创建对象，使用read()读取文件，set()修改键值，write()保存更改。示例代码展示了更新INI文件的完整流程：创建解析器、读取文件、修改指定分组下的键值、保存修改并清理对象。使用前需导入configparser模块。该方法简单高效，适用于处理标准INI格式的配置文件。
遗留Python包中的漏洞代码可通过域名劫持攻击Python包索引
FreeBuf_的博客
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本文介绍使用Python抓取ZLibrary电子书元数据的技术方案。首先说明准备工作，包括Python环境配置、网页结构分析和反爬策略。详细讲解两种抓取方法：静态页面使用requests+BeautifulSoup解析，动态内容通过Selenium模拟浏览器操作。提供数据存储示例（CSV/JSON格式）和清洗技巧，并介绍异步抓取、Scrapy框架等高级优化方案。特别强调法律合规性，包括遵守robots.txt、控制请求频率及版权注意事项。附完整代码示例链接，为电子书数据分析提供技术参考。
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Java模块系统自Java 9引入，通过module-info.java文件定义模块名称、依赖关系和导出包，实现依赖管理、JRE精简和访问控制。模块分为标准模块和非标准模块，前者由JCP管理，后者为JDK特有。创建模块化项目时，需在src/main/java下添加module-info.java文件，使用requires声明依赖、exports控制包可见性。模块命名建议采用反向域名格式，与包名保持一致但无强制要求。模块系统提升了代码组织性、安全性和开发效率。
python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求
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【代码】python轮子：适配requests.request的aiohttp异步请求。
Softmax 回归
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Softmax回归主要用于处理分类问题，以下从多个方面对其进行介绍： ### 网络架构 Softmax回归使用全连接层，不过全连接层存在一定的参数开销问题 [^1]。 ### 运算原理 Softmax运算是Softmax回归的核心操作之一。在原有的模型中存在冗余参数，即从中减去某个值完全不影响假设函数的预测结果，这表明Softmax模型是过度参数化的，对于任意一个用于拟合数据的假设函数，能求出多组参数值，这些参数得到的是完全相同的假设函数 [^2]。 ### 小批量样本处理 在实际应用中，会涉及小批量样本的矢量化处理，以提高计算效率 [^1]。 ### 损失函数 - **对数似然**：是损失函数相关的一个概念，在Softmax回归的损失函数分析中有重要作用 [^1]。 - **Softmax及其导数**：对Softmax函数及其导数的研究有助于深入理解损失函数的性质 [^1]。 - **交叉熵损失**：是Softmax回归常用的损失函数，与信息论基础相关，在模型训练中用于衡量预测结果与真实标签之间的差异 [^1]。 ### 信息论基础 - **熵**：是信息论中的一个重要概念，用于衡量信息的不确定性 [^1]。 - **信息量**：与熵相关，反映了事件所包含的信息多少 [^1]。 - **重新审视交叉熵**：从信息论的角度重新理解交叉熵损失函数，能更好地把握其在Softmax回归中的意义 [^1]。 ### 模型预测与评估 在完成模型训练后，需要对模型进行预测和评估，以检验模型的性能 [^1]。 ### 实现方式 - **从零开始实现**：包括初始化模型参数、定义softmax操作、定义模型、定义损失函数、计算分类精度、进行模型训练和预测等步骤 [^1]。 - **简洁实现**：涉及初始化模型参数、重新审视softmax的实现、选择优化算法以及进行模型训练等内容 [^1]。 ### 代码示例 以下是一段简单的绘制图像代码示例，可能用于查看数据情况，在Softmax回归的数据处理阶段有一定作用： ```python # 获取数据 train_iter = data.DataLoader(mnist_train, batch_size=18) x, y = next(iter(train_iter)) # 调用函数 show_image(x, 2, 9, titles=get_label(y)) ```
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