Python下的Softmax回歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法(推薦)
更新時(shí)間：2017年01月26日 10:36:06 投稿：jingxian
下面小編就為大家?guī)?lái)一篇Python下的Softmax回歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法(推薦)。小編覺(jué)得挺不錯(cuò)的，現(xiàn)在就分享給大家，也給大家做個(gè)參考。一起跟隨小編過(guò)來(lái)看看吧
Softmax回歸函數(shù)是用于將分類(lèi)結(jié)果歸一化。但它不同于一般的按照比例歸一化的方法，它通過(guò)對(duì)數(shù)變換來(lái)進(jìn)行歸一化，這樣實(shí)現(xiàn)了較大的值在歸一化過(guò)程中收益更多的情況。
Softmax公式
Softmax實(shí)現(xiàn)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
#測(cè)試結(jié)果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)
其計(jì)算結(jié)果如下：
[ 0.8360188 0.11314284 0.05083836]
Softmax實(shí)現(xiàn)方法2
import numpy as np def softmax(x): return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0) #測(cè)試結(jié)果 scores = [3.0,1.0, 0.2] print softmax(scores)
以上這篇Python下的Softmax回歸函數(shù)的實(shí)現(xiàn)方法(推薦)就是小編分享給大家的全部?jī)?nèi)容了，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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