建筑公司网站md0095设计风格,emlog友情链接代码,大学英文网站建设,卡盟网站建设公司机器学习#xff5c;Softmax 回归的数学理解及代码解析
Softmax 回归是一种常用的多类别分类算法#xff0c;适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。在本文中#xff0c;我们将深入探讨 Softmax 回归的数学原理#xff0c;并提供 Python 示例代码帮助读者更好地理解和…机器学习Softmax 回归的数学理解及代码解析
Softmax 回归是一种常用的多类别分类算法适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。在本文中我们将深入探讨 Softmax 回归的数学原理并提供 Python 示例代码帮助读者更好地理解和实现该算法。
Softmax 回归数学原理
Softmax 函数将输入向量的线性得分转换为每个类别的概率。给定一个输入向量 x有如下公式计算 Softmax 函数的输出 P ( y j ∣ x ) e x j ∑ k 1 K e x k P(yj \mid x) \frac{e^{x_j}}{\sum_{k1}^{K} e^{x_k}} P(yj∣x)∑k1Kexkexj
其中 P ( y j ∣ x ) P(yj \mid x) P(yj∣x) 表示输入向量 x 属于类别 j 的概率 x j x_j xj 是 x 的第 j 个元素 K K K 是总的类别数。
Softmax 回归示例代码
下面是使用 Python 编写的一个简单的 Softmax 回归示例代码
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef softmax(z):exp_scores np.exp(z)probs exp_scores / np.sum(exp_scores)return probs# 生成一组随机的线性得分
z np.array([3.0, 1.0, 0.2])# 计算 softmax 函数的输出
probs softmax(z)# 打印每个类别的概率
labels [Apple, Orange, Banana]
for label, prob in zip(labels, probs):print(label probability:, prob)# 绘制函数图像
x np.arange(-10, 10, 0.1)
y np.zeros((len(x), len(labels)))for i, val in enumerate(x):z np.array([val, 1.0, 0.2])probs softmax(z)y[i] probsplt.plot(x, y[:, 0], labelApple)
plt.plot(x, y[:, 1], labelOrange)
plt.plot(x, y[:, 2], labelBanana)
plt.xlabel(Linear Score)
plt.ylabel(Probability)
plt.title(Softmax Regression)
plt.legend()
plt.show()
在示例代码中我们首先定义了一个 softmax 函数用于计算 Softmax 函数的输出。然后我们生成了一个随机的线性得分向量 z并调用 softmax 函数获得每个类别的概率。最后我们打印出每个类别的概率值。
该程序绘制的函数图像 结语
通过本文我们详细讲解了 Softmax 回归的数学原理并提供了一个简单的 Python 示例代码展示了如何实现该算法。希望本文能够帮助读者更好地理解 Softmax 回归并能够应用到实际问题中。
如果你对 Softmax 回归或其他机器学习算法有任何疑问或想法请在评论区留言期待与大家的交流讨论
