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Softmax回归介绍

时间:2017-09-28 20:48:34      阅读:149      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

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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

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原文地址:http://www.cnblogs.com/pengwang57/p/7608288.html

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