机器学习--回归算法--softmax回归理论

时间 2020-12-30

标签数据挖掘机器学习繁體版

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本篇内容参考《百面机器学习》《统计学习方法》第一部分理论概述 1 Softmax回归是Logistc回归的一般化，适用于k分类问题，针对每个类别都有一个参数向量从而组成一个参数矩阵 2 Softmax函数本质上就是将k维度实数向量压缩成另一个k维实数向量，其中每个维度取值范围是(0,1) 第二部分理论模型 1 模型前提 1）对于数据集而言，目标属性y具有k个类别（y=1,2,...,k）

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