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softmax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可以取两个以上的值。本文基于MNIST手写数字数据集来演示如何使用Pytorch实现softmax回归
`logistic回归`虽然名字是回归,但实际上是一个分类算法,主要处理二分类问题,具体理论部分大家可以看我的这篇文章
在上一节我们学习了如何使用pytorch从零实现一个线性回归模型。包括生成数据集,构建损失函数,==<corlor>梯度下降==优化求解参数等。和很多其他机器学习框架一样,pytorch中也包含了许多可以自动实现机器学习的包。本章介绍一些如何使用`nn`简便的实现一个线性回归模型
==线性回归==是机器学习中非常常用的模型之一,特别在研究定量数据的问题中,它能分析变量之间的关系,并给出很好的解释。此外,它还是新方法的一个良好起点:许多有趣的统计学习方法可以被视为线性回归的推广或扩展。例如`Lasso回归`,`岭回归`,`logistic regression`,`softmax回归`。
参考资料:本专栏主要以沐神《动手学深度学习》为学习资料,记录自己的学习笔记,能力有限,如有错误,欢迎大家指正。同时沐神上传了的教学视频和教材,大家可以前往学习。