多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太
转载
2021-11-30 10:57:13
938阅读
多分类问题 在一个多分类问题中，因变量y有k个取值，即。例如在邮件分类问题中，我们要把邮件分为垃圾邮件、个人邮件、工作邮件3类，目标值y是一个有3个取值的离散值。这是一个多分类问题，二分类模型在这里不太适用。 多分类问题符合多项分布。有许多算法可用于解决多分类问题，像决策树、朴素贝
转载
2022-11-29 20:26:13
431阅读
最终收敛到这个结果，巨爽。 smaple 0: 0.983690,0.004888,0.01142
转载
2013-11-13 09:49:00
52阅读
2评论
Softmax Regression是Logistic回归在多分类上Flow基本API实现的...
原创
2023-06-14 19:37:35
64阅读
跟着tensorflow上mnist基本机器学习教程联系 首先了解sklearn接口: "sklearn.linear_model.LogisticRegression" In the multiclass case, the training algorithm uses the one vs r
转载
2017-09-08 15:36:00
95阅读
2评论
1. Logistic回归简介Logistic回归是解决二分类问题的分类算法。假设有个训练样本，对于Logistic回归，其输入特征为：，类标记为：，假设函数为Sigmoid函数：其中，模型的参数为，需要通过最小化损失函数得到，模型的损失函数为：此时，可以通过梯度下降法对其进行求解，其梯度为：而：因此，梯度的公式为：根据梯度下降法，得到如下的更新公式：2. Softmax回归2.1. Softma
原创
2023-06-14 18:08:53
86阅读
代码（源代码都有详细的注释）和数据集可以在github下载： https://github.com/crazyyanchao/TensorFlow-HelloWorld
原创
2022-11-28 15:38:15
83阅读
一、Softmax Regression简介 计算权重。二、Logisti
原创
2023-06-14 20:55:11
50阅读
ufldl学习笔记与编程作业：Softmax Regression(vectorization加速) ufldl出了新教程，感觉比之前的好。从基础讲起。系统清晰，又有编程实践。 在deep learning高质量群里面听一些前辈说，不必深究其它机器学习的算法，能够直接来学dl。 于是近期就開始搞这个
原创
2021-08-06 14:59:01
59阅读
ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略目录Softmax回归的简介Softmax回归的使用方法Softmax回归的案例应用Softmax回归的简介 Softmax逻辑回归模型是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y可以取两个...
原创
2021-06-15 19:59:27
9092阅读
ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略目录Softmax回归的简介Softmax回归的使用方法Softmax回归的案例应用Softmax回归的简介 Softmax逻辑回归模型是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y可以取两个...
原创
2022-04-24 11:33:33
419阅读
Regression1. 什么是Regression（回归）？2. 实现Regression的步骤 step1：Model（建立一个模型）——线性模型 step2： Goodness of function（确定评价函数）——损失函数 step3：Best function ——梯度下降法3. 方法优化（从step1,model入手） 方法1
条件熵 使$P(y|x)$熵最大，这么求？ $H^{(A)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(1)}|x)\log P(y_i^{(1)}|x)$ $H^{(B)}=-\sum_{i=1}^nP(y_i^{(2)}|x)\log P(y_i^{(2)}|x)$ 条件熵:=$H(Y|X)=- ...
转载
2021-10-22 14:02:00
89阅读
2评论
又搬了个蒸馏相关~~ 神经网络中的蒸馏技术“模型集成是一个相当有保证的方法，可以获得2%的准确性。“ —— Andrej Karpathy我
1.2 Softmax 回归（Softmax regression） 有一种 logistic回归的一般形式，叫做 Softmax 回归，能让你在试图识别某一分类时做出预测，或者说是多种分类中的一个.假设你不单需要识别猫，而是想识别猫，狗和小鸡，我把猫加做类 1，狗为类 2，小鸡是类 3，如果不属于 ...
转载
2021-07-27 20:19:00
147阅读
2评论
softmax的主要工作就是将预测出来的结果，用概率来表示，并将总的概率相加为1 通过全连接层输出的预测结果有正有负，那为什么有负数呢？ 是因为参数或者激活函数的问题 将预测结果转换为概率主要分为两步： 1、将所有的负数变为正数，并不能改变与原正数的相对大小 $y = e^x$指数函数恰好能满足这个 ...
转载
2021-09-24 18:54:00
464阅读
2评论
regression：直译似乎是回归，觉得更直接一种说法应该是预测，通过找出拟合历史数据的函数，预测未来数据。半监督学习：有一点标记数据，大部分未标记数据。监督学习：所以数据都已标记。 gradient 是列向量，值为loss function的偏微分regression的一种简单model是 y = wx+b, 跟高中学的线性回归几乎一样。不过这里的w、b、x不是一个数，而是矩阵。复杂一点的模型
最近在做分布式模型实现时,使用到了这个函数. 可以说非常体验非常的好. 速度非常快
原创
2022-02-23 16:21:08
870阅读
