如何将多元逻辑回归应用于长尾词分类问题?

2026-04-02 02:470阅读0评论SEO资源
  • 内容介绍
  • 文章标签
  • 相关推荐

本文共计193个文字,预计阅读时间需要1分钟。

如何将多元逻辑回归应用于长尾词分类问题?

二分类逻辑回归+自定义+类别为1的概率,即(二分类0,1)的概率,+表示类别为1的概率与类别为0的概率的比值,+当+,则表示类别为1。+可以看到最后的standard logistic function是sigmoid function。+多分


二分类逻辑回归

我们定义为类别为1(二分类0,1)的概率,表示类别为1的概率与类别为0的概率比的对数,当,则为类别1。

可以看到最后的standard logistic function是sigmoid function。

多分类逻辑回归

以一个三分类(0,1,2)为例,定义三组二分类逻辑回归的权重,则定义每个类别概率

可以看到最后的standard logistic function是softmax function。

如何将多元逻辑回归应用于长尾词分类问题?


本文共计193个文字,预计阅读时间需要1分钟。

如何将多元逻辑回归应用于长尾词分类问题?

二分类逻辑回归+自定义+类别为1的概率,即(二分类0,1)的概率,+表示类别为1的概率与类别为0的概率的比值,+当+,则表示类别为1。+可以看到最后的standard logistic function是sigmoid function。+多分


二分类逻辑回归

我们定义为类别为1(二分类0,1)的概率,表示类别为1的概率与类别为0的概率比的对数,当,则为类别1。

可以看到最后的standard logistic function是sigmoid function。

多分类逻辑回归

以一个三分类(0,1,2)为例,定义三组二分类逻辑回归的权重,则定义每个类别概率

可以看到最后的standard logistic function是softmax function。

如何将多元逻辑回归应用于长尾词分类问题?