Softmax回归
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我们将训练模型参数<math>\theta</math>，使其能够最小化代价函数 ： | 我们将训练模型参数<math>\theta</math>，使其能够最小化代价函数 ： | ||
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<math> | <math> | ||
\begin{align} | \begin{align} | ||
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为了方便起见，我们同样使用符号<math>\theta</math> 来表示全部的模型参数。在实现Softmax回归时，将<math>\theta</math> 用一个<math>k</math>-by-<math>(n+1)</math>的矩阵来表示会很方便，该矩阵是将<math>\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_k</math> 按行罗列起来得到的，如下所示： | 为了方便起见，我们同样使用符号<math>\theta</math> 来表示全部的模型参数。在实现Softmax回归时，将<math>\theta</math> 用一个<math>k</math>-by-<math>(n+1)</math>的矩阵来表示会很方便，该矩阵是将<math>\theta_1, \theta_2, \ldots, \theta_k</math> 按行罗列起来得到的，如下所示： | ||
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\theta = \begin{bmatrix} | \theta = \begin{bmatrix} | ||
