Logstic与Softmax比较

联系

对于Softmax回归当分类数目k=2的时候，Softmax将会退化为Logistic回归，则其概率函数可以描述为。

区别：

（1）对于分类中存在概念交叉的分类，使用多个Logistic回归；

（2）对于分类中不存在概念交叉的分类，使用多分类的Softmax回归；

Softmax回归用于处理多分类问题，是Logistic回归的一种推广。这两种回归都是用回归的思想处理分类问题。这样做的一个优点就是输出的判断为概率值，便于直观理解和决策。

上面一句话可谓是精辟，Softmax回归是logistics回归在多分类问题上的推广。max就是比较大小取大呗，但是有时不能直接取，不然会造成分值小的饥饿，怎么解决，也要雨露均沾，经常取大的，偶尔取小的就好了，概率和大小有关这也就是为啥是soft max。

softmax = soft + max

Softmax回归具体的典型实例就是MNIST手写数字分类(关于Softmax部分)。

这个函数在

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