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Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)

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[开发(python) 所属分类 开发(python) | 发布者 店小二03 | 时间 | 作者 红领巾 ] 0人收藏点击收藏

Softmax回归函数是用于将分类结果归一化。但它不同于一般的按照比例归一化的方法,它通过对数变换来进行归一化,这样实现了较大的值在归一化过程中收益更多的情况。

Softmax公式

Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)

Softmax实现方法1

import numpy as np
def softmax(x):
"""Compute softmax values for each sets of scores in x."""
pass # TODO: Compute and return softmax(x)
x = np.array(x)
x = np.exp(x)
x.astype('float32')
if x.ndim == 1:
sumcol = sum(x)
for i in range(x.size):
x[i] = x[i]/float(sumcol)
if x.ndim > 1:
sumcol = x.sum(axis = 0)
for row in x:
for i in range(row.size):
row[i] = row[i]/float(sumcol[i])
return x
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)

其计算结果如下:

[ 0.8360188 0.11314284 0.05083836]

Softmax实现方法2

import numpy as np
def softmax(x):
return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
#测试结果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)

以上这篇python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持脚本之家。

本文开发(python)相关术语:python基础教程 python多线程 web开发工程师 软件开发工程师 软件开发流程

主题: 360Python
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