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这篇CFSDN的博客文章Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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 。
Softmax实现方法1 。
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|
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:
1
|
[
0.8360188
0.11314284
0.05083836
]
|
Softmax实现方法2 。
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|
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.
最后此篇关于Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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