机器学习5：逻辑回归之多分类Multi-class classification
2018-12-01 21:29
615 查看
上一节讲解了逻辑回归中的二分类问题的原理与步骤，本节讲解多分类问题。
以三个class分类为例，过程如图所示：
原理性推导省略。
1、如图1所示，对于每个类别，各分配一个线性模型，通过softmax处理得到每个类别的输出概率y，且所有y的和等于1；
2、如图2所示，输出的y与实际样本
3、最后，将每个训练样本的交叉熵相加求得最小值，得到训练参数。
阅读更多
内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理 
相关文章推荐
- ［机器学习］逻辑回归，Logistic regression ｜分类，Classification
- 机器学习2——分类和逻辑回归Classification and logistic regression(牛顿法待研究)
- 机器学习笔记04：逻辑回归(Logistic regression)、分类(Classification)
- 机器学习概念总结笔记（二）——逻辑回归、贝叶斯分类、支持向量分类SVM、分类决策树ID3、
- 机器学习-分类和逻辑回归
- Stanford 机器学习 Week4 作业 Multi-class Classification and Neural Networks
- 斯坦福机器学习实验之3-多分类和神经网络(Multi-class Classification and Neural Networks)
- 用Python开始机器学习（7：逻辑回归分类）
- 斯坦福大学机器学习笔记——逻辑回归、高级优化以及多分类问题
- （三）Multi-class Classification and Neural Networks[多分类问题和神经网络]
- 机器学习(2)分类之逻辑回归
- 机器学习---之逻辑回归，贝耶斯分类与极大似然估计的联系
- 【机器学习入门】Andrew NG《Machine Learning》课程笔记之四：分类、逻辑回归和过拟合
- 机器学习中的回归(regression)与分类(classification)问题
- Andrew NG 机器学习 练习3-Multiclass Classification and Neural Networks
- stanford coursera 机器学习编程作业 exercise 3（逻辑回归实现多分类问题）
- 【机器学习笔记四】分类算法 - 逻辑回归
- TensorFlow - 手写数字识别 (MNIST), 多类分类 (multiclass classification) 问题
- 机器学习（二）广义线性模型：逻辑回归与Softmax分类
- [机器学习入门] 李宏毅机器学习笔记-6 （Classification: Logistic Regression；逻辑回归）