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…

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 Regression) 在生活中,经常会遇到一类问题需要对一段时间内某一小概率事件的发生次数建模,例如癌症.火灾等. 假设向量x表示引起这一事件发生的因素,向量θ表示因素的权重,则使用hθ(x)=exp(θTx)表示事件发生次数的期望.θTx位于指数位置,意味着其每增加1个单位,将导至事件发生次数的期望值翻…

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型(忘记了为什么看完<统计学习方法>第一章之后直接就跳去了第六章,好像是对"逻辑斯蒂"这个名字很感兴趣?...),对照<机器学习实战>写了几行代码敲了一个toy版本,当时觉得还是挺有意思的.我觉得这个模型很适合用来入门(但是必须注意这个模型有很多很多很多很多可以展开…

目录 softmax回归 分类问题 softmax回归模型 softmax运算 矢量表达式 单样本分类的矢量计算表达式 小批量样本分类的矢量计算表达式 交叉熵损失函数 模型预测及评价 图像分类数据集(Fashion-MNIST) 获取数据集 必要的包 训练与测试数据集 训练数据集样本数 查看样本 获取标签 画出图像 读取小批量 全部代码 softmax回归的从零实现 必要的包 读取数据集 初始化模型参数 实现softmax运算 定义模型 定义损失函数 计算分类准确率 训练模型 预测效果 全部代码…

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 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…

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…

Softmax回归:K分类问题, 2分类的logistic回归的推广.其概率表示为: 对于一般训练集:                     系统参数为:      Softmax回归与Logistic回归的关系 当Softmax回归用于2分类问题,那么可以得到:      令θ=θ0-θ1,就得到了logistic回归.所以实际上logistic回归虽然有2个参数向量,但这2个参数向量可以退化到1个参数向量.推广到K个类别,那么就需要K-1个参数向量 参数求解 类似于logistic reg…

目录 softmax的基本概念 交叉熵损失函数 模型训练和预测 获取Fashion-MNIST训练集和读取数据 get dataset softmax从零开始的实现 获取训练集数据和测试集数据 模型参数初始化 对多维Tensor按维度操作 定义softmax操作 softmax回归模型 定义损失函数 定义准确率 训练模型 模型预测 softmax的简洁实现 初始化参数和获取数据 定义网络模型 初始化模型参数 定义损失函数 定义优化函数 训练 softmax的基本概念 分类问题 一个简单的图像分类…

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,则因变量y∈{0, 1},其中0表示负类,1表示正类.线性回归的输出值在负无穷到正无穷的范围上,不太好解决这个问题.于是我们引入非线性变换,把线性回归的输出值压缩到(0, 1)之间,那就成了Logistic回归,使得≥0.5时,预测y=1,而当<0.5时,预测y=0.Logistic回归的名字中尽管…