Tag: 逻辑回归

Softmax函数 – python

从Udacity的深度学习阶段来看，y_i的softmax就是简单的指数除以整个Y向量的指数之和： 其中S(y_i)是S(y_i)的softmax函数， e是指数， j是否。 input向量Y中的列。 我已经尝试了以下内容： import numpy as np def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" e_x = np.exp(x – np.max(x)) return e_x / e_x.sum() scores = [3.0, 1.0, 0.2] print(softmax(scores)) 它返回： [ 0.8360188 0.11314284 0.05083836] 但build议的解决scheme是： def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" […]