ML之SR：Softmax回歸(Softmax Regression)的簡(jiǎn)介、使用方法、案例應(yīng)用之詳細(xì)攻略

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目錄

Softmax回歸的簡(jiǎn)介

Softmax回歸的使用方法

Softmax回歸的案例應(yīng)用

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Softmax回歸的簡(jiǎn)介

? ? ? Softmax邏輯回歸模型是logistic回歸模型在多分類問(wèn)題上的推廣，在多分類問(wèn)題中，類標(biāo)簽y可以取兩個(gè)以上的值。 Softmax回歸模型對(duì)于諸如MNIST手寫(xiě)數(shù)字分類等問(wèn)題是很有用的，該問(wèn)題的目的是辨識(shí)10個(gè)不同的單個(gè)數(shù)字。Softmax回歸是有監(jiān)督的，不過(guò)后面也會(huì)介紹它與深度學(xué)習(xí)無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的結(jié)合。

1、交叉熵和Softmax在多分類問(wèn)題的結(jié)合應(yīng)用
交叉熵可用于比較softmax輸出和獨(dú)熱編碼(one-hot encoding)輸出之間的距離。

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Softmax回歸的使用方法

后期更新……

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Softmax回歸的案例應(yīng)用

后期更新……

TF：利用是Softmax回歸+GD算法實(shí)現(xiàn)MNIST手寫(xiě)數(shù)字圖片識(shí)別(10000張圖片測(cè)試得到的準(zhǔn)確率為92%)

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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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