前言

softmax回归为一种分类模型。

基本原理

由于softmax回归也是一种线性叠加算法,且需要输出离散值。

很自然地想到,可以取值最大的输出为置信输出。更进一步想到,如果有三个人A、B、C分别说自己的正确程度为100、200、200,那么在三个人说的话都一样正确的情况下,可以考虑累加,那么A、B、C被选择的概率分别为1/5、2/5、2/5。

实际应用中,softmax回归使用类似的算法,但softmax对于更大值的置信度更高,使用exp(x)为转化函数。

【神经网络】softmax回归的更多相关文章

  1. 使用Softmax回归将神经网络输出转成概率分布

    神经网络解决多分类问题最常用的方法是设置n个输出节点,其中n为类别的个数.对于每一个样例,神经网络可以得到一个n维数组作为输出结果.数组中的每一个维度(也就是每一个输出节点)对应一个类别,通过前向传播 ...

  2. UFLDL教程(四)之Softmax回归

    关于Andrew Ng的machine learning课程中,有一章专门讲解逻辑回归(Logistic回归),具体课程笔记见另一篇文章. 下面,对Logistic回归做一个简单的小结: 给定一个待分 ...

  3. 机器学习 —— 基础整理(五)线性回归;二项Logistic回归;Softmax回归及其梯度推导;广义线性模型

    本文简单整理了以下内容: (一)线性回归 (二)二分类:二项Logistic回归 (三)多分类:Softmax回归 (四)广义线性模型 闲话:二项Logistic回归是我去年入门机器学习时学的第一个模 ...

  4. Logistic回归(逻辑回归)和softmax回归

    一.Logistic回归 Logistic回归(Logistic Regression,简称LR)是一种常用的处理二类分类问题的模型. 在二类分类问题中,把因变量y可能属于的两个类分别称为负类和正类, ...

  5. TensorFlow实现Softmax回归(模型存储与加载)

    # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Thu Oct 18 18:02:26 2018 @author: zhen "& ...

  6. 机器学习(三)—线性回归、逻辑回归、Softmax回归 的区别

    1.什么是回归?  是一种监督学习方式,用于预测输入变量和输出变量之间的关系,等价于函数拟合,选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据. 2.线性回归  于一个一般的线性模型而言,其 ...

  7. 深度学习之softmax回归

    前言            以下内容是个人学习之后的感悟,转载请注明出处~ softmax回归 首先,我们看一下sigmod激活函数,如下图,它经常用于逻辑回归,将一个real value映射到(0, ...

  8. 机器学习之softmax回归笔记

    本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回归 Logistic回归是用来解决二类分类问题的,如果要解决的问题是 ...

  9. 【14】Softmax回归

    在下面的内容中,我们用C来表示需要分的类数. 最后一层的隐藏单元个数为4,为所分的类的数目,输出的值表示属于每个类的概率. Softmax函数的具体步骤如下图: 简单来说有三步: 计算z值(4×1矩阵 ...

随机推荐

  1. Kotlin协程解析系列(上):协程调度与挂起

    vivo 互联网客户端团队- Ruan Wen 本文是Kotlin协程解析系列文章的开篇,主要介绍Kotlin协程的创建.协程调度与协程挂起相关的内容 一.协程引入 Kotlin 中引入 Corout ...

  2. what the difference betweent pin page and lock page ?

    以前在项目中,大家为了避免自己使用的page被换出,使用的方式是mlock,从mlock的实现的看,它限制了page被swap, 然后在一个swap off的系统中,这样其实和mlock调用与否没有关 ...

  3. JZOJ3542冒泡排序

    题面 下面是一段实现冒泡排序算法的C++代码: for (int i=1;i<=n-1;i++)  for (int j=1;j<=n-i ;j++)  if(a[j]>a[j+1] ...

  4. 【Java】学习路径59-多个连接的服务器端

    ServerSocket可以对接多个Socket对象,利用这点,就可以实现:一台服务器对多个客户端. import java.io.IOException; import java.net.*; pu ...

  5. Tablesaw——Java统计、机器学习库

    资源 java二维数组处理可可视化库 https://github.com/jtablesaw/tablesaw plotly JS库的Java封装 https://github.com/jtable ...

  6. KingbaseES R6 集群物理copy方式手工添加新备库节点

    案例说明: 对于主库数据量比较大的环境,在添加新节点是可以采用在线clone方式创建新的备库节点,也可以在离线的状态下,直接拷贝其中一个备库的所有集群相关目录来创建新的备库节点.本案例介绍了通过离线物 ...

  7. kingbaseES R6 读写分离集群修改ssh端口案例

    数据库环境: test=# select version(); version ------------------------------------------------------------ ...

  8. 手写tomcat——编写一个echo http服务器

    核心代码如下: public class DiyTomcat1 { public void run() throws IOException { ServerSocket serverSocket = ...

  9. gem5 使用记录, 基于理解来写个最简单的计数器程序

    学习GEM5其实是因为工作需要,主要是用来做数字电路的模型仿真的,之前用过 systemC,现在公司用的 gem5,其实本质上都是 C++只是套个不同的壳然后拿去仿真而已,SC本身就提供了时钟可以仿真 ...

  10. Jmeter中的JSON提取器用法

    一.使用前提 一般来说JSON提取器只适用于响应结果中返回的是json数据 二.需求 在下一个接口调用上一个接口的数据,如:请求1返回的结果,处理以后作为请求2的参数使用. 首先需要下载JSON Ex ...