09 Softmax回归

Softmax回归其实就是分类问题

对于分类，涉及到“硬性”类别和“软性”类别，“硬性”指我们只关心它属于哪个类别，“软性”指我们想要得到它属于每个类别的概率。软性和硬性之间很模糊，因为即使我们只关心“硬性”类别，我们使用的依旧是“软性”类别的模型。

一、一位有效编码（One-Hot）

1.定义：采用N位状态寄存器来对N个状态进行编码，每个状态都由他独立的寄存器位，并且在任意时候只有一位有效

2.举例与必要性说明：

假设我们有一群学生，他们可以通过三个特征来形容，分别是：

性别：[“男”，“女”]
年级：[“初一”，“初二”，“初三”]
学校：[“一中”，“二中”，“三中”，“四中”]

举个例子，用上述四个特征来描述小明同学，即“男生，初一，来自二中”，如果特征类别是有序的话，我们能够用表示顺序的数组表示

即“男生，初一，来自二中” ==> [0,0,1]

但是这样的特征处理并不能直接放入机器学习算法中，因为类别之间是无序的。

将这些数据用单独的数字来表示，执行的效率会高很多

来源：机器学习之独热编码（One-Hot）详解（代码解释）

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