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神经网络激活函数：sigmoid、tanh、ReLU、softmax
激活函数作用： 将权值结果转化成分类结果。常用于 * 逻辑回归(Logistic Regression) * 神经网络(Neural Network) 这两处，激活函数都用于计算一个线性函数的结果。 * sigmoid函数 ： 在机器学习中可用在分类问题上，如逻辑回归模型分类器，将输出值映射到...
2018-10-07 21:32
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sigmoid二分类函数，softmax归一化多分类函数 损失函数
sigmoid二分类函数：将得分结果转换为概率进行分类。输入x属于任意实数值，输出范围是0到1. softmax归一化多分类函数，输入是向量，输出也是向量，每个元素值在0和1之间，且各个元素之和为1。 幂函数：如果输入的数大，则映射输出更大；如果输入的数小（负数），则映射输出更小。 损失...
2018-06-30 12:17
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【机器学习】Softmax回归 Python实现
<>前言 代码可在Github上下载:代码下载 <https://github.com/FlameCharmander/MachineLearning> 常常会遇到需要多分类的问题，比如手写体识别，你需要识别手写的数字是几（0~9），比如文本生成，你需要知道生成的是哪个字，都需要进行多分类。那么我们最常用的多...
2018-05-24 16:28
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总结 Logistic 回归与 Softmax 回归联系与区别
Logistic 回归与 Softmax 回归是两个基础的分类模型，虽然听名字像是回归模型，实际上并非如此。Logistic 回归，Softmax 回归以及线性回归都是基于线性模型。其实 Softmax 就是 Logistic 的推广，Logistic 一般用于二分类，而softmax 是多分类。 逻辑回归的...
2018-04-03 13:27
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softmax回归梯度公式推导及实现
最近在看小象学院的机器学习视频，里面只稍微提了下softmax回归，并没给推导过程和代码，于是就自己尝试了一下。 推导如下： 代码实现使用的是鸢尾花数据集，该数据集有3种鸢尾花，数据集刚开始长下面这个样子： data=pd.read_csv('iris.data',header=None) #一共...
2018-03-24 15:23
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