softmax回归---sigmoid(1)
介绍softmax之前先讲讲sigmoid:
逻辑回归模型常用的函数:sigmoid函数(用来做二分类)
- 表达式:f(x)=L/(1+exp-k(x-x0))
- 其图像:
- 本质:将一个真值映射到(0,1)之间
softmax函数(用作多分类)
- 形式:
- 本质:把一个k维的向量映射为另一个K维向量(该向量元素都在0-1之间),然后可以根据每一个向量元素的大小进行多分类的任务。
来自链接(http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax回归)
softmax回归是logistics回归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。Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合。(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护。http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
来自链接(https://www.cnblogs.com/yinheyi/p/6131262.html)
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