多分类问题

通常采用 One-vs-All，亦称 One-vs-the Rest 方法来实现多分类，其将多分类问题转化为了多次二分类问题。假定完成 KKK 个分类，One-vs-All 的执行过程如下：

轮流选中某一类型 iii ，将其视为正样本，即 “1” 分类，剩下样本都看做是负样本，即 “0” 分类。
训练逻辑回归模型得到参数 θ(1),θ(2),...,θ(K)θ^{(1)},θ^{(2)},...,θ^{(K)}θ(1),θ(2),...,θ(K) ，即总共获得了 K−1K−1K−1 个决策边界。

给定输入 xxx ，为确定其分类，需要分别计算 hθ(k)(x),k=1,...,Kh^{(k)}_θ(x),k=1,...,Khθ(k)(x),k=1,...,K ， hθ(k)(x)h^{(k)}_θ(x)hθ(k)(x) 越趋近于 1， xxx 越接近是第 kkk 类：

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3.12 程序示例--多分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
多分类问题我们手上包含有手写字符的数据集,该数据集来自斯坦福机器学习的课后作业,每个字符图片大小为 20×20 ,总的样本规模为 5000×400 , 我们的神经网络设计如下,包含 1 个隐含层,隐 ...
3.1 再论 0/1 分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
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2.7 程序示例--多分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
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2.1 0/1分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
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4.4 机器学习系统设计--垃圾邮件分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
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5.9 程序示例--非线性分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–非线性分类接下来,我们采用高斯核函数来解决非线性可分问题,由于数据集较大,我们使用性能更好的完整版 SMO 算法进行训练: # coding: utf8 # svm/test_non_li ...
5.8 程序示例--线性分类-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
程序示例–线性分类首先,我们使用线性核函数来训练线性可分问题,这里,我们使用的是简化版 SMO 算法: # coding: utf8 # svm/test_linear import smo imp ...
6.1 无监督学习-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授
无监督学习从本节开始,将正式进入到无监督学习(Unsupervised Learning)部分.无监督学习,顾名思义,就是不受监督的学习,一种自由的学习方式.该学习方式不需要先验知识进行指导,而是不 ...

2.6 多分类问题-机器学习笔记-斯坦福吴恩达教授

多分类问题

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