Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)
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2020-09-21
10:37:30
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Python下的下的Softmax回归函数的实现方法回归函数的实现方法(推荐推荐)
下面小编就为大家带来一篇Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)。小编觉得挺不错的，现在就分享给
大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
Softmax回归函数是用于将分类结果归一化。但它不同于一般的按照比例归一化的方法，它通过对数变换来进行归一化，这样
实现了较大的值在归一化过程中收益更多的情况。
Softmax公式公式
Softmax实现方法实现方法1
import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
pass # TODO: Compute and return softmax(x)
x = np.array(x)
x = np.exp(x)
x.astype('float32')
if x.ndim == 1:
sumcol = sum(x)
for i in range(x.size):
x[i] = x[i]/float(sumcol)
if x.ndim > 1:
sumcol = x.sum(axis = 0)
for row in x:
for i in range(row.size):
row[i] = row[i]/float(sumcol[i])
return x
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)
其计算结果如下：其计算结果如下：
[ 0.8360188 0.11314284 0.05083836]
Softmax实现方法实现方法2
import numpy as np
def softmax(x):
return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)
以上这篇Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望
大家多多支持我们。
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