广义线性模型

  • 斯坦福CS229 | 感知器和广义线性模型

    斯坦福CS229讲解了广义线性模型(GLM)和softmax回归。GLM是指数族的扩展,它将输入特征与参数相关联,并使用链接函数将参数转换为输出概率。对于多类分类,我们使用softmax回归,其中每个类别具有自己的参数。通过最大似然估计,我们可以通过梯度下降来学习参数,以使模型的输出概率与实际标签接近。最终目标是最小化交叉熵损失函数,以使模型的预测与实际标签…

    2024年3月14日
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