🌟 Logistic回归和Softmax回归理解 📈
导读 在机器学习领域，Logistic回归和Softmax回归是两种基础且重要的算法。虽然名字相似，但它们的应用场景有所不同。 😊首先，Logistic回归主...
在机器学习领域，Logistic回归和Softmax回归是两种基础且重要的算法。虽然名字相似，但它们的应用场景有所不同。 😊
首先，Logistic回归主要用于二分类问题。它通过Sigmoid函数将线性模型的输出映射到(0, 1)区间，表示样本属于某一类的概率。例如，判断一封邮件是否为垃圾邮件时，Logistic回归可以给出一个概率值，比如95%的概率是垃圾邮件。 🔍
而Softmax回归则更适用于多分类任务。它将多个类别输出的概率进行归一化处理，确保所有类别的概率之和为1。比如，在识别手写数字时，Softmax会分别计算每个数字（0-9）的概率，最终选择概率最大的作为预测结果。 ✨
两者的核心区别在于输出维度：Logistic回归输出一个概率值，而Softmax回归输出一组概率分布。掌握这两者，能为后续深度学习打下坚实的基础！ 💻
机器学习 Logistic回归 Softmax回归
郑重声明：本文版权归原作者所有，转载文章仅为传播更多信息之目的，如作者信息标记有误，请第一时候联系我们修改或删除，多谢。