Softmax回归
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在第一个例子中，三个类别是互斥的，因此更适于选择softmax回归分类器 。而在第二个例子中，建立三个独立的 logistic回归分类器更加合适。 | 在第一个例子中，三个类别是互斥的，因此更适于选择softmax回归分类器 。而在第二个例子中，建立三个独立的 logistic回归分类器更加合适。 | ||
| + | ==中英文对照== | ||
| + | :Softmax回归 Softmax Regression | ||
| + | :有监督学习 supervised learning | ||
| + | :无监督学习 unsupervised learning | ||
| + | :深度学习 deep learning | ||
| + | :logistic回归 logistic regression | ||
| + | :截距项 intercept term | ||
| + | :二元分类 binary classification | ||
| + | :类型标记 class labels | ||
| + | :估值函数/估计值 hypothesis | ||
| + | :代价函数 cost function | ||
| + | :多元分类 multi-class classification | ||
| + | :权重衰减 weight decay | ||
