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 value encountered in true_divide
array(
[nan, nan, nan]
)>>
>
改進版本
def
softmax
(a):
c = np.
max(a)
exp_a = np.exp(a - c)
sum_exp_a = np.
sum(exp_a)
y = exp_a /sum_exp_a
return y
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...
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