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
Softmax回归函数是用于将分类结果归一化。但它不同于一般的按照比例归一化的方法，它通过对数变换来进行归一化，这样实现了较大的值在归一化过程中收益更多的情况。
Softmax公式
Softmax实现方法1
import numpy as np<mark style="color:transparent">来源gaodaimacom搞#^代%!码网</mark> def softmax(x): """Compute softmax values for each sets of scores in x.""" pass # TODO: Compute and return softmax(x) x = np.array(x) x = np.exp(x) x.astype('float32') if x.ndim == 1: sumcol = sum(x) for i in range(x.size): x[i] = x[i]/float(sumcol) if x.ndim > 1: sumcol = x.sum(axis = 0) for row in x: for i in range(row.size): row[i] = row[i]/float(sumcol[i]) return x #测试结果 scores = [3.0,1.0, 0.2] print softmax(scores)
其计算结果如下：
[ 0.8360188 0.11314284 0.05083836]
Softmax实现方法2
import numpy as np def softmax(x): return np.exp(x)/np.sum(np.exp(x),axis=0) #测试结果 scores = [3.0,1.0, 0.2] print softmax(scores)
以上就是Python下的Softmax回归函数的实现方法(推荐)的详细内容，更多请关注gaodaima搞代码网其它相关文章！
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