sofmtax前向传播及反向传播过程，后续只需通过外部优化算法进行迭代计算即可。

最近机器学习课有个作业是实现softmax多分类鸢尾花数据集，之前从来没推过softmax的公式，直接拿来用了，好好研究了一下，发现这个原理的推导还是有不少复杂的东西，分享一下结果，公式比较复杂，直接上手写了。 根据推导的结果，利用numpy手动实现了基于Iris数据集的softmax多分类,准确率有97.77% import numpy as np from sklearn import datasets from matplotlib import pyplot as plt class softmax_classify: def __init__(self,lr=0.1,ep

对softmax分类器简单的介绍，适合初学者快速了解softmax分类器的基本原理。

该程序为多分类逻辑回归的matlab代码，采用softmax作为阶跃函数，有详细的注释，适合初学者入门

Pycharm+tensorflow+Softmax实现Mnist手写体数字识别-附件资源

下面小编就为大家带来一篇Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)。小编觉得挺不错的，现在就分享给大家，也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧

主要介绍了Softmax函数原理及Python实现过程解析,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

李沐深度学习softmax

鸢尾花经典案例，采用 softmax 分类，使用tensorflow实现

python代码如下： import numpy as np # Write a function that takes as input a list of numbers, and returns # the list of values given by the softmax function. def softmax(L): pass expL = np.exp(L) sumExpL = sum(expL) result = [] for i in expL: result.append(i*1.0/sumExpL) return result python编写交叉