DeepLearning tutorial(1)Softmax回归代码详解

用python编写的softmax回归代码，可实现多分类功能，需安装numpy和tensorflow库，tensorflow主要用到mnist手写数字的数据集，如果自备了数据的话可以不安装tensor

softmax回归模型是一种常用的分类器，也是与深度结构模型相结合最多的分类方法。本代码包中的程序对图像构建softmax分类器，并按照图像所属类别进行分类。程序是在matlab平台上实现的，简单易懂

UFLDLExercise:SoftmaxRegression（softmax回归）matlab实验代码可以直接运行

softmax回归的python源码，用python和tensorflow实现softmax回归

主要介绍了TensorFlow实现Softmax回归模型,具有一定的参考价值,感兴趣的小伙伴们可以参考一下

清晰版，自己手推，总结的，希望可以帮助别人

2017 Resys 推荐xitong大会的 deep learning tutorial

本ppt讲解了softmax回归的推导由来来龙去脉和BP算法的推导，以及softmax回归在深度学习中的应用

逻辑回归一般只能解决二分问题，但是进行扩展之后可以解决多线性分类问题。这是一个完整的Softmax regression解决多线性分类的源代码，python3编码，可直接运行，有输入数据和预测数据的可

softmax回归的从零开始实现，手写softmax回归网络模型范例,看完之后让你清晰地了解网络中各层是如何实现的！