摘要:
Softmax Regression是逻辑回归在多分类问题上的推广,主要用于处理多分类问题,其中任意两个类别之间都是线性可分的。 假设有$k$个类别,每个类别的参数向量为${\theta}_j $,那么对于每个样本,其所属类别的概率为: \[P({{y}_{i}}|X,{{\theta }_{j}} 阅读全文
posted @ 2018-03-04 22:55
小日头
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摘要:
线性回归是最典型的回归问题,其目标值与所有的特征之间存在线性关系。线性回归于逻辑回归类似,不同的是,逻辑回归在线性回归的基础上加了逻辑函数,从而将线性回归的值从实数域映射到了0-1,通过设定阀值,便实现了回归的0-1分类,即二分类。 线性回归函数$Y=XW$,其中Y是1*n维向量,X是n*m矩阵,W 阅读全文
posted @ 2018-03-04 09:12
小日头
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