softmax回歸函式是用於將分類結果歸一化。但它不同於一般的按照比例歸一化的方法，它通過對數變換來進行歸一化，這樣實現了較大的值在歸一化過程中收益更多的情況。
#測試結果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)
其計算結果如下：
[ 0.8360188
0.11314284
0.05083836]
import numpy as np
defsoftmax
(x):
return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0)
#測試結果
scores = [3.0,1.0, 0.2]
print softmax(scores)
softmax分類器 python實現
演算法這裡為了防止大家看不懂我的程式，我在這裡做一些定義 jj x i 1 p y i j x i j 1 p y i j x i e tjx i kl 1e tlx i 2 e tlx i 3 資料集 特徵將整個圖作為特徵 已上傳github 這次的 是python3的。encoding utf8...
如何用Python計算Softmax？
softmax函式，或稱歸一化指數函式，它能將乙個含任意實數的k維向量z 壓縮 到另乙個k維實向量 sigma 中，使得每乙個元素的範圍都在 0,1 之間，並且所有元素的和為1。該函式的形式通常按下面的式子給出 sigma frac e quad for j 1,k 輸入向量 1,2,3,4,1,2...
python實現 softmax啟用函式
softmax函式 以上版本有問題 a np.array 1010,1000,990 np.exp a np.sum np.exp a main 1 runtimewarning overflow encountered in exp main 1 runtimewarning invalid va...