[机器学习入门篇]-Logistic函数与Softmax函数

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[机器学习入门篇]-Logistic函数与Softmax函数

1.Logistic函数在维基百科中,对logistic函数这样介绍道: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve), with equation: $$f(x)=\frac{L}{1+e^{-k(x-x0)}}$$ Logistic函数呈'S'型曲线,当x趋于-∞时函数趋于0,当x趋于+∞时函数趋于L. 2.Softmax函数 softmax函数定义如下: In mathem…

[Machine Learning] logistic函数和softmax函数

简单总结一下机器学习最常见的两个函数,一个是logistic函数,另一个是softmax函数,若有不足之处,希望大家可以帮忙指正.本文首先分别介绍logistic函数和softmax函数的定义和应用,然后针对两者的联系和区别进行了总结. 1. logistic函数 1.1 logistic函数定义引用wiki百科的定义: A logistic function or logistic curve is a common "S" shape (sigmoid curve). 其实逻辑斯…

sigmoid 函数与 softmax 函数

sigmoid 函数与 softmax 函数 1. sigmoid 函数 sigmoid 函数又称:logistic函数,逻辑斯谛函数.其几何形状即为一条sigmoid曲线. logistic的几何形状如下所示: 一个简单的Logistic函数可用下式表示: 逻辑斯谛回归(Logistic Regression,简称LR)作为一种对数线性模型(log-linear model)被广泛地应用于分类和回归场景中.此外,logistic函数也是神经网络最为常用的激活函数,即…

Sigmoid函数与Softmax函数的理解

1. Sigmod 函数 1.1 函数性质以及优点其实logistic函数也就是经常说的sigmoid函数,它的几何形状也就是一条sigmoid曲线(S型曲线). 其中z是一个线性组合,比如z可以等于:b + w1*x1 + w2*x2.通过代入很大的正数或很小的负数到g(z)函数中可知,其结果趋近于0或1 A logistic function or logistic curve is a common “S” shape (sigmoid curve). 也就是…

机器学习入门-逻辑(Logistic)回归（1）

原文地址:http://www.bugingcode.com/machine_learning/ex3.html 关于机器学习的教程确实是太多了,处于这种变革的时代,出去不说点机器学习的东西,都觉得自己落伍了,但总觉得网上的东西并不系统,无法让人串联在一起,总有很多人读了几篇机器学习的东西,就自以为机器学习就那些东西,认为机器学习也就那么一回事,想把这几年关于机器学习的东西做一些总结,能够跟大家一起学习和交流. 如果需要用几句话来简单的总结机器学习是什么意思,也许可以用:让机器学会决策.对比我们…

机器学习入门 - 逻辑(Logistic)回归（5）

原文地址:http://www.bugingcode.com/machine_learning/ex7.html 把所有的问题都转换为程序问题,可以通过程序来就问题进行求解了. 这里的模拟问题来之于Coursera 上 Andrew 的机器学习课程,问题是根据学生的两次考试成绩判断该学生是否会被录取. 数据在这里数据格式如下: ... 79.0327360507101,75.3443764369103,1 45.08327747668339,56.3163717815305,0 61.106…

MNIST机器学习入门(二)

在前一个博客中,我们已经对MNIST 数据集和TensorFlow 中MNIST 数据集的载入有了基本的了解.本节将真正以TensorFlow 为工具,写一个手写体数字识别程序,使用的机器学习方法是Softmax 回归. 一.Softmax回归的原理 Softmax 回归是一个线性的多类分类模型,实际上它是直接从Logistic回归模型转化而来的.区别在于Logistic 回归模型为两类分类模型,而Softmax 模型为多类分类模型. 在手写体识别问题中, 一共有10 个类别( 0~9 ),我们…