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機器學習2基礎迴歸模型之邏輯迴歸和Softmax迴歸
時間 2020-12-26
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邏輯迴歸
softmax迴歸
損失函數
對數損失
求導
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邏輯迴歸和Softmax迴歸雖然名字裏帶回歸,但是常用來解決分類問題 我們通過比較這兩個迴歸和線性迴歸來認識他們,他們也常被接在神經網絡的最後一層。 (1)模型表達式: 上面g函數的名字爲sigmoid函數,其特點是值位於0到1.其作用是把X映射到01之間 (2)分佈假設: 線性分佈假設樣本服從正態分佈 邏輯迴歸假設樣本服從伯努利分佈 softmax迴歸假設樣本服從多項式分佈 (3)損失函數: 首
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