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搜索关键字:softmax回归    ( 66个结果
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别)
SoftMax 回归(与Logistic 回归的联系与区别) SoftMax 试图解决的问题 SoftMax回归模型是Logistic回归模型在多分类问题上的推广,即在多分类问题中,类标签y可以取两个以上的值 对于Logistic回归的假设函数$h_\theta(x) = \frac{1}{1 + ...
分类:其他好文   时间:2020-12-08 12:26:01    阅读次数:4
记-机器学习(1)-回归算法
1、什么叫回归算法: 常见的回归算法有: 线性回归、Logistic回归、Softmax回归...... ① 回归算法属于一种有监督学习 ② 回归算法是一种比较常用的机器学习算法,用来建立自变量(x)与因变量(y)之间的关系;从机器学习的角度来讲,用于构建一个算法模型(函数)来做属性(x)与标签(y ...
分类:编程语言   时间:2020-09-03 16:55:20    阅读次数:39
课时三、回归实践
一、\(R^{2}\)、RSS、TSS、ESS 局部加权回归 二、二分类:Logistic回归 广义线性模型 对数线性模型 Logistic回归的损失 指数族 多分类:Softmax回归 二、AUC ...
分类:其他好文   时间:2020-07-08 22:46:33    阅读次数:52
softmax和分类模型
softmax和分类模型 内容包含: 1. softmax回归的基本概念 2. 如何获取Fashion MNIST数据集和读取数据 3. softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 4. 使用pytorch重新实现softmax回归模型 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-14 20:37:12    阅读次数:69
softmax-Fork
softmax和分类模型 内容包含: softmax回归的基本概念 如何获取Fashion-MNIST数据集和读取数据 softmax回归模型的从零开始实现,实现一个对Fashion-MNIST训练集中的图像数据进行分类的模型 使用pytorch重新实现softmax回归模型 softmax的基本概 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-13 17:26:49    阅读次数:77
【动手学pytorch】softmax回归
一、什么是softmax? 有一个数组S,其元素为Si ,那么vi 的softmax值,就是该元素的指数与所有元素指数和的比值。具体公式表示为: softmax回归本质上也是一种对数据的估计 二、交叉熵损失函数 在估计损失时,尤其是概率上的损失,交叉熵损失函数更加常用。下面是交叉熵 当我们预测单个物 ...
分类:其他好文   时间:2020-02-13 00:30:19    阅读次数:115
Ternsorflow 学习:004-MNIST 构建模型
Softmax回归介绍 我们知道MNIST的每一张图片都表示一个数字,从0到9。我们希望得到给定图片代表每个数字的概率。比如说,我们的模型可能推测一张包含9的图片代表数字9的概率是80%但是判断它是8的概率是5%(因为8和9都有上半部分的小圆),然后给予它代表其他数字的概率更小的值。 这是一个使用s ...
分类:其他好文   时间:2020-01-06 00:00:34    阅读次数:89
小白学习之pytorch框架(4)-softmax回归(torch.gather()、torch.argmax())
学习pytorch路程之动手学深度学习-3.4-3.7 置信度、置信区间参考:https://cloud.tencent.com/developer/news/452418 本人感觉还是挺好理解的 交叉熵参考博客:https://www.cnblogs.com/kyrieng/p/8694705.h ...
分类:其他好文   时间:2020-01-01 23:40:54    阅读次数:179
02-13 Softmax回归
[TOC]更新、更全的《机器学习》的更新网站,更有python、go、数据结构与算法、爬虫、人工智能教学等着你:https://www.cnblogs.com/nickchen121/# Softmax回归Softmax回归属于多分类$c_1,c_2,\ldots,c_k$模型,它通过估计某个样本属... ...
分类:其他好文   时间:2019-10-16 17:32:49    阅读次数:69
深度学习-交叉熵损失
SoftMax回归 对于MNIST中的每个图像都是零到九之间的手写数字。所以给定的图像只能有十个可能的东西。我们希望能够看到一个图像,并给出它是每个数字的概率。 例如,我们的模型可能会看到一个九分之一的图片,80%的人肯定它是一个九,但是给它一个5%的几率是八分之一(因为顶级循环),并有一点概率所有 ...
分类:其他好文   时间:2019-07-24 13:46:38    阅读次数:201
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