把输入值当成幂指数求值,再正则化这些结果值。这个幂运算表示,更大的证据对应更大的假设模型(hypothesis)里面的乘数权重值。反之,拥有更少的证据意味着在假设模型里面拥有更小的乘数系数。假设模型里的权值不可以是0值或者负值。Softmax然后会正则化这些权重值,使它们的总和等于1,以此构造一个有效的概率分布。

Softmax回归介绍的更多相关文章

  1. Softmax 回归原理介绍

    考虑一个多分类问题,即预测变量y可以取k个离散值中的任何一个.比如一个邮件分类系统将邮件分为私人邮件,工作邮件和垃圾邮件.由于y仍然是一个离散值,只是相对于二分类的逻辑回归多了一些类别.下面将根据多项 ...

  2. Machine Learning 学习笔记 (3) —— 泊松回归与Softmax回归

    本系列文章允许转载,转载请保留全文! [请先阅读][说明&总目录]http://www.cnblogs.com/tbcaaa8/p/4415055.html 1. 泊松回归 (Poisson ...

  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. 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 ...

  6. 《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log ...

  7. 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 ...

  8. 机器学习(2):Softmax回归原理及其实现

    Softmax回归用于处理多分类问题,是Logistic回归的一种推广.这两种回归都是用回归的思想处理分类问题.这样做的一个优点就是输出的判断为概率值,便于直观理解和决策.下面我们介绍它的原理和实现. ...

  9. 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 ...

随机推荐

  1. 《剑指offer》第十五题(二进制中1的个数)

    // 面试题:二进制中1的个数 // 题目:请实现一个函数,输入一个整数,输出该数二进制表示中1的个数.例如 // 把9表示成二进制是1001,有2位是1.因此如果输入9,该函数输出2. #inclu ...

  2. 《剑指offer》第四题(二维数组中的查找)

    // 二维数组中的查找 // 题目:在一个二维数组中,每一行都按照从左到右递增的顺序排序,每一列都按 // 照从上到下递增的顺序排序.请完成一个函数,输入这样的一个二维数组和一个 // 整数,判断数组 ...

  3. Java-Java面向对象程序设计

    2017-10-09 17:23:52 在面向对象技术中,将客观世界中的一个事物作为一个对象来考虑,比如有个张先生,他就是一个对象.每个对象都有自己的属性和行为.张先生的属性根据需要有姓名.性别.身高 ...

  4. rsync+inotify文件同步

    rsync+inotify文件同步 在服务器中,通常结合计划任务.shell脚本来执行本地备份.为了进一步提高备份的可靠性,使用异地备份也是非常重要的,利用rsync工具,可以实现快速.高效的异地备份 ...

  5. 如何配置Smarty模板

    <?php //首先包含Smarty类文件 include_once('Smarty/Smarty.class.php'); //实例化Smarty类文件 $smarty=new Smarty( ...

  6. python模块——socket (实现简单的C/S架构端通信操作CMD)

    # 服务端代码#!/usr/bin/env python # -*- coding:utf-8 -*- __author__ = "loki" import socket impo ...

  7. P1758 [NOI2009]管道取珠

    考虑这个式子的意义. 不妨看做进行了两轮操作,这个式子显然等价于两次操作后得到的序列相同的方案数. 这个东西显然是可以dp的. 随便优化一下就成了O(n^3)

  8. Sasha and a Very Easy Test CodeForces - 1109E (数学,线段树)

    大意: 给定n元素序列, q个操作: (1)区间乘 (2)单点除(保证整除) (3)区间求和对m取模 要求回答所有操作(3)的结果 主要是除法难办, 假设单点除$x$, $x$中与$m$互素的素因子可 ...

  9. hihoCoder-1087 Hamiltonian Cycle (记忆化搜索)

    描述 Given a directed graph containing n vertice (numbered from 1 to n) and m edges. Can you tell us h ...

  10. spring boot学习(十三)SpringBoot缓存(EhCache 2.x 篇)

    SpringBoot 缓存(EhCache 2.x 篇) SpringBoot 缓存 在 Spring Boot中,通过@EnableCaching注解自动化配置合适的缓存管理器(CacheManag ...