Softmax回归
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于是，将<math>\theta_2-\theta_1</math>用<math>\theta'</math>来表示，我们发现softmax回归预测其中一个类别的概率为 <math>\frac{1}{ 1 + e^{ (\theta')^T x^{(i)} } }</math>，另一个类别的概率为<math>1 - \frac{1}{ 1 + e^{ (\theta')^T x^{(i)} } }</math>，这与 logistic回归是一致的。 | 于是，将<math>\theta_2-\theta_1</math>用<math>\theta'</math>来表示，我们发现softmax回归预测其中一个类别的概率为 <math>\frac{1}{ 1 + e^{ (\theta')^T x^{(i)} } }</math>，另一个类别的概率为<math>1 - \frac{1}{ 1 + e^{ (\theta')^T x^{(i)} } }</math>，这与 logistic回归是一致的。 | ||
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