逻辑回归，多分类推广算法softmax回归中

【逻辑回归，多分类推广算法softmax回归中】的更多相关文章

逻辑回归，多分类推广算法softmax回归中

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是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: MNIS…

《转》Logistic回归多分类问题的推广算法--Softmax回归

转自http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是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…

Softmax回归——logistic回归模型在多分类问题上的推广

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Logistic 回归的关系 6 Softmax 回归 vs. k 个二元分类器 7 中英文对照 8 中文译者转自:http://ufldl.stanford.edu/wiki/index.php/Softmax%E5%9B%9E%E5%BD%92 简介在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上…

LR多分类推广 - Softmax回归*

LR是一个传统的二分类模型,它也可以用于多分类任务,其基本思想是:将多分类任务拆分成若干个二分类任务,然后对每个二分类任务训练一个模型,最后将多个模型的结果进行集成以获得最终的分类结果.一般来说,可以采取的拆分策略有: one vs one策略假设我们有N个类别,该策略基本思想就是不同类别两两之间训练一个分类器,这时我们一共会训练出种不同的分类器.在预测时,我们将样本提交给所有的分类器,一共会获得N(N+1)个结果,最终结果通过投票产生. one vs all策略该策略基本思想就是将第i种类…

DeepLearning之路（二）SoftMax回归

Softmax回归 1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展(logistic回归解决的是二分类问题). 对于训练集,有. 对于给定的测试输入,我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值.也就是说,我们估计得每一种分类结果出现的概率.因此我们的假设函数将要输入一个维的向量来表示这个估计得概率值.假设函数形式如下: 其中是模型的参数.这一项对概率分布进行归一化,舍得所有概率之和为1. softmax回归的代价函数: 上述公式是logi…

机器学习之线性回归---logistic回归---softmax回归

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是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/ ) 回想…

从Softmax回归到Logistic回归

Softmax回归是Logistic回归在多分类问题上的推广,是有监督的. 回归的假设函数(hypothesis function)为,我们将训练模型参数,使其能够最小化代价函数: 在Softmax回归中,我们解决的是多分类问题,类标y可以取k个不同的值.对于给定的测试输入x,我们想用假设函数针对每一个类别j估算出概率值.也就是说,我们想估计x的每一种分类结果的概率.因此,我们的假设函数将要输出一个k维的向量(向量元素的和为1)来表示这k个估计的概率值.具体地说,我们的假设函数形式如下: 其中,…