softmax回归
如何有效设计机器学习损失函数?
加权逻辑回归适用于预估用户的观看时长，将回归任务转化为分类任务，通过在交叉熵损失函数上进行权重调整，使用观看时长对正样本进行加权。这种方法直观地反映了样本的差异性。分桶+softmax是一种回归任务中常见的方法，通过将label值域划分为不同的桶，将问题转化为多分类问题，利用softmax损失函数进行训练...
回归分析和分类有什么区别?
4、分类问题应用非常广泛。通常是建立在回归之上，分类的最后一层通常要使用softmax函数进行判断其所属类别。分类并没有逼近的概念，最终正确结果只有一个，错误的就是错误的，不会有相近的概念。例如判断一幅图片上的动物是一只猫还是一只狗，判断明天天气的阴晴，判断零件的合格与不合格等等。5、回归问题...
人工智能包含什么内容
2. AI的数学知识基础包括微积分、线性代数、概率论和最优化方法。3. 线性回归算法涵盖了多元线性回归、梯度下降法、正则化技术（Lasso和Ridge回归）以及多项式回归。4. 线性分类算法主要讨论了逻辑回归、Softmax回归以及支持向量机（SVM）的SMO优化算法。5. 无监督学习算法则包括聚类算法（如K-means）、...
sigmoid函数有哪些?
这些形式的sigmoid函数都具有不同的应用场景和特点。在机器学习和神经网络中，根据具体的问题和需求选择合适的sigmoid函数形式至关重要。基本sigmoid函数和Softmax函数在多分类问题中非常常用，而Logistic函数则在逻辑回归中占据重要地位。正确理解这些函数的特性和应用场景，对于构建有效的模型至关重要。
计算机视觉——典型的目标检测算法(Fast R-CNN算法)(五)
该算法将SPP 层简化，设计出单尺度的ROI Pooling 池化层结构；将整张图像的候选区域采样成固定大小，生成特征图后作SVD分解，通过RoI Pooling层得到Softmax的分类得分和BoundingBox 外接矩形框的窗口回归两个向量；用Softmax 代替SVM 提出多任务损失函数思想，将深度网络和SVM分类两个阶段整合，即将分类问题...
简单高效Gradient Boosting
回归版 Gradient Boosting: 作为前向分步算法，模型在原有的基础（多棵决策树）上迭代。目标函数旨在通过选择最优的[公式] 来最小化[公式]。求解偏导数，我们发现新加入的分类器需训练为回归模型，以拟合[公式]。对于分类问题，目标函数采用CrossEntropy_softmax，通过设置偏导数为0，我们发现同样需要回归...
人工智能都学习哪些方面的知识?
高等数学 微积分基础、多元函数微分学、线性代数、概率论、数理统计、最优化理论、信息论、形式逻辑 编程算法 逻辑回归算法 Softmax回归算法 SVM支持向量计算法 SMO优化法 机器学习 深度学习 深度学习 语言处理 数据挖掘
百度知道 - 信息提示
因子是分组的意思。logit回归就是将自变量拉入协变量里的。logistic回归的因变量可以是二分类的，也可以是多分类的，但是二分类的更为常用，也更加容易解释，多类可以使用softmax方法进行处理。实际中最为常用的就是二分类的logistic回归。发生概率除以没有发生概率再取对数。就是这个不太繁琐的变换改变了...
机器学习故事汇-逻辑回归算法
那如果我的实际问题是一个多分类该怎么办呢？这个时候就需要Softmax啦，引入了归一化机制，来将得分值映射成概率值。最后一句话总结一下吧，任何时候（没错就是这么狠）当我们一个实际任务来了，第一个算法就是逻辑回归啦，可以把它当成我们的基础模型，然后不断改进对比！
深度学习具体学什么?
深度学习具体都会学神经网络、BP反向传播算法、TensorFlow深度学习工具等。而神经网络需要学习的有：从生物神经元到人工神经元 激活函数Relu、Tanh、Sigmoid 透过神经网络拓扑理解逻辑回归分类 透过神经网络拓扑理解Softmax回归分类 透过神经网络隐藏层理解升维降维 剖析隐藏层激活函数必须是非线性的原因 神经网络在...
武川县心安回答： 答:X和Y就是你要拟合的数据,上面的是MATLAB工具箱中的regress命令,为[b,bint,r,rint,stats]=regress(y,x,alpha).你这里alpha是缺省的此时默认是0.05输出b为β的估计值,bint为b的置信区间,r为残差向量,rint为r的置信区间,stats为
舟从18452005560问： logistic回归和softmax回归对目标多类进行分类的区别 - ？
武川县心安回答： logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.
舟从18452005560问： 多类分类下为什么用softmax而不是用其他归一化方法 - ？
武川县心安回答： 如果用 cross entropy 做 cost function 的话,backpropagation 的时候要针对 cross entropy 求导,并向后传导.假设当前样本的 label 为 ,对应输出层结点为, 那么 cost 是 ,求导可得 .这里面 就是从输出层开始还得往后传继续求导的部分. 这里在(即输出层输出的概率)比较小的时候,会出现 numerically unstable (overflow) 的情况,很容易就强撸灰飞烟灭了.而如果输出层是 softmax(或者二分类时的 sigmoid,其实可以看成 softmax 的一种特殊情况),这个分母部分刚好可以被 softmax 层的导数(部分)消除.
舟从18452005560问： 人工智能需要基础吗?？
武川县心安回答： 人工智能需要什么基础;首先python基础:Python基础语法科学计算模块Numpy数据处理分析模块Pandas数据可视化模块AI先关的数学知识微积分基础线性代数基础多元函数微分学线性代数高级概率论最优化算法基础线性回归算法多元线性回归 、 梯度下降法 、 归一化 、 正则化 、 Lasso回归、Ridge回归、多项式回归线性分类算法逻辑回归、Softmax回归、SVM支持向量机、SMO优化算法无监督学习算法、决策树系列算法、概率图模型算法等等;
舟从18452005560问： softmax 损失函数怎么推 - ？
武川县心安回答： logistic回归又称logistic回归分析,是一种广义的线性回归分析模型,常用于数据挖掘,疾病自动诊断,经济预测等领域.例如,探讨引发疾病的危险因素,并根据危险因素预测疾病发生的概率等.
舟从18452005560问： 广义线性模型和广义线性混合模型怎么区分使用 - ？
武川县心安回答： 广义线性模型(GLM).这种模型是把自变量的线性预测函数当作因变量的估计值.在机器学习中,有很多模型都是基于广义线性模型的,比如传统的线性回归模型,最大熵 模型,Logistic回归,softmax回归.广义线性模型GLM很简单,举个...
