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 ...
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2019-05-05 16:02:28
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1.1.1 简介 下载MNIST数据集，并打印一些基本信息： 1.1.2 实验：将MNIST数据集保存为图片 1.1.3 图像标签的独热表示 打印MNIST数据集中图片的标签： 1.2.1 Softmax 回归 1.2.2 两层卷积网络分类 可能出现的错误 下载数据集时可能出现网络问题，可以用下面两 ...
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2019-03-08 18:21:13
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Reference: https://blog.csdn.net/marsjhao/article/details/72630147 分类问题损失函数-交叉熵（crossentropy) 交叉熵描述的是两个概率分布之间的距离，分类中广泛使用的损失函数，公式如下 在网络中可以通过Softmax回归将前 ...
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2018-11-10 16:42:35
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结果： 解析： 把训练好的模型存储落地磁盘，有利于多次使用和共享，也便于当训练出现异常时能恢复模型而不是重新训练！ ...
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2018-10-20 18:31:17
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逻辑斯谛回归(logistic regression)是统计学习中的经典分类方法 最大熵是概率模型学习的一个准则，被推广到分类问题后可得到最大熵模型(Maximum Entropy Model) 逻辑斯谛回归模型与最大熵模型都属于对数线性模型，而对数线性模型又是广义线性模型的一种。 科普一下：狭义的 ...
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2018-08-29 01:09:36
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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 ...
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2018-08-23 23:10:36
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线性回归模型适用于输出为连续值的情景，例如输出为房价。在其他情景中，模型输出还可以是一个离散值，例如图片类别。对于这样的分类问题，我们可以使用分类模型，例如softmax回归。 ...
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2018-08-22 20:43:05
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1、什么是回归？ 是一种监督学习方式，用于预测输入变量和输出变量之间的关系，等价于函数拟合，选择一条函数曲线使其更好的拟合已知数据且更好的预测未知数据。 2、线性回归 代价函数（平方误差代价函数，加1/2是为了方便求导）： 梯度下降法： (1) 批处理梯度下降法：每次对全部训练数据进行求导后更新参数 ...
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2018-05-04 14:20:55
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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 简介 在本节中，我们介绍Softm ...
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2018-04-01 13:10:24
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Haskell手撸Softmax回归实现MNIST手写识别 前言 初学Haskell，看的书是Learn You a Haskell for Great Good， 才刚看到Making Our Own Types and Typeclasses这一章。 为了加深对Haskell的理解，便动手写了个 ...
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2017-12-14 23:58:27
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