机器学习|Softmax 回归的数学理解及代码解析
Softmax 回归是一种常用的多类别分类算法,适用于将输入向量映射到多个类别的概率分布。在本文中,我们将深入探讨 Softmax 回归的数学原理,并提供 Python 示例代码帮助读者更好地理解和实现该算法。
Softmax 回归数学原理
Softmax 函数将输入向量的线性得分转换为每个类别的概率。给定一个输入向量 x,有如下公式计算 Softmax 函数的输出:
P ( y = j ∣ x ) = e x j ∑ k = 1 K e x k P(y=j \mid x) = \frac{e^{x_j}}{\sum_{k=1}^{K} e^{x_k}} P(y=j∣x)=∑k=1Kexkexj
其中, P ( y = j ∣ x ) P(y=j \mid x) P(y=j∣x) 表示输入向量 x 属于类别 j 的概率, x j x_j xj 是 x 的第 j 个元素, K K K 是总的类别数。
Softmax 回归示例代码
下面是使用 Python
编写的一个简单的 `Softmax 回归示例代码:
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as pltdef softmax(z):exp_scores = np.exp(z)probs = exp_scores / np.sum(exp_scores)return probs# 生成一组随机的线性得分
z = np.array([3.0, 1.0, 0.2])# 计算 softmax 函数的输出
probs = softmax(z)# 打印每个类别的概率
labels = ['Apple', 'Orange', 'Banana']
for label, prob in zip(labels, probs):print(label + ' probability:', prob)# 绘制函数图像
x = np.arange(-10, 10, 0.1)
y = np.zeros((len(x), len(labels)))for i, val in enumerate(x):z = np.array([val, 1.0, 0.2])probs = softmax(z)y[i] = probsplt.plot(x, y[:, 0], label='Apple')
plt.plot(x, y[:, 1], label='Orange')
plt.plot(x, y[:, 2], label='Banana')
plt.xlabel('Linear Score')
plt.ylabel('Probability')
plt.title('Softmax Regression')
plt.legend()
plt.show()
在示例代码中,我们首先定义了一个 softmax
函数,用于计算 Softmax
函数的输出。然后,我们生成了一个随机的线性得分向量 z
,并调用 softmax
函数获得每个类别的概率。最后,我们打印出每个类别的概率值。
该程序绘制的函数图像
结语
通过本文,我们详细讲解了 Softmax
回归的数学原理,并提供了一个简单的 Python
示例代码展示了如何实现该算法。希望本文能够帮助读者更好地理解 Softmax
回归,并能够应用到实际问题中。
如果你对 Softmax
回归或其他机器学习算法有任何疑问或想法,请在评论区留言,期待与大家的交流讨论!