贵阳经济技术开发区网站,家在深圳南山,珠宝网站策划,网站建设公司平台概念
Softmax回归#xff08;Softmax Regression#xff09;是一种用于多分类任务的机器学习算法#xff0c;特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。
原理
Softmax回归的主要思想是将原始的线性分数#xff08;得分#xf…概念
Softmax回归Softmax Regression是一种用于多分类任务的机器学习算法特别是在神经网络中常用于输出层来进行分类。它是Logistic回归在多分类问题上的推广。
原理
Softmax回归的主要思想是将原始的线性分数得分转化为类别概率分布使得模型可以对多个类别进行分类。在Softmax回归中每个类别都有一个权重向量和偏置项将输入特征与权重相乘并添加偏置然后通过Softmax函数将分数转化为概率。
Softmax函数可以将一个K维的向量K个类别的分数映射成一个K维的概率分布。假设有K个类别对于给定的输入向量xSoftmax函数的计算公式如下 其中 P ( y i ∣ x ) P(yi | x) P(yi∣x) 表示在给定输入x的情况下样本属于第i个类别的概率 z i z_i zi 是输入x在第i个类别上的得分。Softmax函数的分母是对所有类别的得分进行指数运算后的和。
Softmax回归的训练过程通常使用交叉熵损失函数Cross-Entropy Loss用于衡量模型预测的概率分布与真实标签的差距。
代码实现
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tensorflow.keras.optimizers import SGD
from sklearn.preprocessing import OneHotEncoder# 生成随机数据
np.random.seed(0)
X np.random.rand(100, 10)
y np.random.randint(3, size(100, 1))# 对标签进行独热编码
encoder OneHotEncoder(sparseFalse)
y_onehot encoder.fit_transform(y)# 构建Softmax回归模型
model Sequential()
model.add(Dense(3, input_dim10, activationsoftmax))# 编译模型
model.compile(optimizerSGD(lr0.01), losscategorical_crossentropy, metrics[accuracy])# 训练模型
model.fit(X, y_onehot, epochs50, batch_size32)
