機器學習之——多類分類問題

在之前的博客中，我們討論了邏輯迴歸模型(Logistic Regression)解決分類問題。但是我們發現，邏輯迴歸模型解決的是二分問題，即：模型的結果只有兩個值，y=0 or y=1 。但是在現實情境下，我們的訓練集往往包含多個類(>2)，我們就無法用一個二元變量(y=0|y=1)來做判斷依據了。舉個例子，我們預測天氣，天氣的情況就分爲：晴天、陰天、雨天、多雲、雪天、霧天等等。 下面是一個多類分

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