多クラス分類ロジスティック回帰の実装 - Pythonと機械学習目次 目次 はじめに 活性化関数・損失関数の実装 ソフトマックス関数 交差エントロピー 交差エントロピーの重み勾配 多クラス分類ロジスティック回帰クラス 分類の実施 scikit-learnの多クラス分類結果 はじめに 前回、多クラス分類ロジスティック回帰の記事を書いたのでそのpython実装です。 やはり、実際にプログラムを書いて確認したくなりますね。 活性化関数・損失関数の実装 ソフトマックス関数 前回記事で、(22)式で書いていた部分です。 np.ndarray同士の割り算は、同じインデックスの成分同士の割り算になるので、結局一行でかけました。 Z = np.dot(X, self.W) + self.b def softmax(self, Z): return np.exp(Z)/np.sum(np.exp(Z), axis=1)[:, np.newaxis] np.sum(np.
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