如果乙個樣本只對應於乙個標籤，我們可以假設每個樣本屬於不同標籤的概率服從於幾何分布，使用多項邏輯回歸（ softmax regression ) 來進行分類。
因此，多項邏輯回歸實際上是二分類邏輯回歸在多標籤分類下的一種拓展 。
當存在樣本可能居於多個標籤的情況時，我們可以訓練 k個二分類的邏輯回歸分類器。第l個分類器用以區分每個樣本是否可以歸為第i類，訓練該分類器時，需要把標籤重新整理為「第 i 類標籤」 與「非第i類標籤」兩類。 遇過這樣的辦法，我們就解決了每個樣本可能擁有多個標籤的情況。
機器學習 邏輯回歸 多分類問題
from sklearn.linear model import logisticregression 1 penalty 使用指定正則化項 預設 l2 2 dual n samples n features取false 預設 3 c 正則化強度，值越小正則化強度越大 4 fit intercept...
SVM LR如何做多分類
參考文獻 西瓜書p63 先回顧基本的二項邏輯回歸 邏輯回歸通過比較兩個條件概率值的大小，將例項分到概率值大的那一類。參考文獻 統計學習方法p80 多項邏輯回歸又稱softmax回歸 參考文獻 參考文獻 有人會覺得對於乙個多分類問題，可以使用多個二分類來完成，對於多分類問題是直接選擇多分類的分類器還是...
多分類邏輯回歸 吳恩達機器學習作業
思想 多分類拆成單分類問題，針對輸入訓練集擬合不同分類結果下的引數，選出假設函式最大的值即為最終分類。1.計算不同分類標準下的引數列表 function all theta onevsall x,y,num labels,lambda m size x,1 n size x,2 all theta ...