Softmax分类器的实现

和SVM的实现存在必定的类似性，要经过划分训练集的一部分做为验证集来肯定超参数。在得出对应的评分以后，要求出对应的几率，同时利用梯度更新的时候，注意求导与SVM存在不一样便可，具体实现见以下代码，准确率基本稳定在39%左右。python import numpy as np import pickle as pic class softmax: weight=[] l_rate=

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