【神经网络】softmax回归
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。

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