機器學習--迴歸算法--softmax迴歸理論

本篇內容參考《百面機器學習》《統計學習方法》 第一部分 理論概述 1 Softmax迴歸是Logistc迴歸的一般化，適用於k分類問題，針對每個類別都有一個參數向量從而組成一個參數矩陣 2 Softmax函數本質上就是將k維度實數向量壓縮成另一個k維實數向量，其中每個維度取值範圍是(0,1)   第二部分 理論模型 1 模型前提 1）對於數據集而言，目標屬性y具有k個類別（y=1,2,...,k）

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