机器学习之——多类分类问题

在之前的博客中，我们讨论了逻辑回归模型(Logistic Regression)解决分类问题。但是我们发现，逻辑回归模型解决的是二分问题，即：模型的结果只有两个值，y=0 or y=1 。但是在现实情境下，我们的训练集往往包含多个类(>2)，我们就无法用一个二元变量(y=0|y=1)来做判断依据了。举个例子，我们预测天气，天气的情况就分为：晴天、阴天、雨天、多云、雪天、雾天等等。 下面是一个多类分

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