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ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

2021-11-01 162
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简介： ML之SR：Softmax回归(Softmax Regression)的简介、使用方法、案例应用之详细攻略

Softmax回归的简介


     Softmax逻辑回归模型是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。 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与深度学习无监督学习方法的结合。


1、交叉熵和Softmax在多分类问题的结合应用

交叉熵可用于比较softmax输出和独热编码(one-hot encoding)输出之间的距离。




image.png



image.png


Softmax回归的使用方法


后期更新……






Softmax回归的案例应用



TF：利用是Softmax回归+GD算法实现MNIST手写数字图片识别(10000张图片测试得到的准确率为92%)

https://yunyaniu.blog.csdn.net/article/details/82782844



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