对于之前的一个，二元分类问题，我们的数据看起来可能是像这样：

　　对于一个多类分类问题，我们的数据集或许看起来像这样：

　　我用3 种不同的符号来代表3 个类别，问题就是给出3 个类型的数据集，我们如何得到
一个学习算法来进行分类呢？
我们现在已经知道如何进行二元分类，可以使用逻辑回归，对于直线或许你也知道，可
以将数据集一分为二为正类和负类。用一对多的分类思想，我们可以将其用在多类分类问题
上。
下面将介绍如何进行一对多的分类工作，有时这个方法也被称为"一对余"方法。

　　现在我们有一个训练集，好比上图表示的有3 个类别，我们用三角形表示

吴恩达机器学习笔记18-多类别分类：一对多(Multiclass Classification_ One-vs-all)的更多相关文章

  1. 吴恩达机器学习笔记43-SVM大边界分类背后的数学（Mathematics Behind Large Margin Classification of SVM）

    假设我有两个向量,

  2. 吴恩达机器学习笔记（六） —— 支持向量机SVM

    主要内容: 一.损失函数 二.决策边界 三.Kernel 四.使用SVM (有关SVM数学解释:机器学习笔记(八)震惊!支持向量机(SVM)居然是这种机) 一.损失函数 二.决策边界 对于: 当C非常 ...

  3. Machine Learning——吴恩达机器学习笔记（酷

    [1] ML Introduction a. supervised learning & unsupervised learning 监督学习:从给定的训练数据集中学习出一个函数(模型参数), ...

  4. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机5SVM参数细节

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.5 SVM参数细节 标记点选取 标记点(landma ...

  5. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机3SVM大间距分类的数学解释

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.3 大间距分类背后的数学原理- Mathematic ...

  6. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机2 SVM的正则化参数和决策间距

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.2 大间距的直观理解- Large Margin I ...

  7. [吴恩达机器学习笔记]12支持向量机1从逻辑回归到SVM/SVM的损失函数

    12.支持向量机 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 12.1 SVM损失函数 从逻辑回归到支持向量机 为了描述 ...

  8. [吴恩达机器学习笔记]11机器学习系统设计3-4/查全率/查准率/F1分数

    11. 机器学习系统的设计 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 参考资料 斯坦福大学 2014 机器学习教程中文笔记 by 黄海广 11.3 偏斜类的误差度量 Error Metr ...

  9. Coursera-AndrewNg(吴恩达)机器学习笔记——第三周

    一.逻辑回归问题(分类问题) 生活中存在着许多分类问题,如判断邮件是否为垃圾邮件:判断肿瘤是恶性还是良性等.机器学习中逻辑回归便是解决分类问题的一种方法.二分类:通常表示为yϵ{0,1},0:&quo ...

随机推荐

  1. Quartz.Net进阶之七：QuartzNet其他的功能简述

    一.介绍 今天是这个系列的最后一篇文章了,主要功能说的差不多了,我们来看看其他相关的内容.话说回来,虽然是这个系列的最后一篇文章,并不代表Quartz的东西就这么点,学习阶段,就这些了,如果以后有了使 ...

  2. Mysql数据库性能优化（一）

    参考 http://www.jb51.net/article/82254.htm 今天,数据库的操作越来越成为整个应用的性能瓶颈了,这点对于Web应用尤其明显.关于数据库的性能,这并不只是DBA才需要 ...

  3. intel xeon家族介绍

    Xeon - Intel   < intel Xeon Past and current logos         Developer Intel Manufacturer Intel Typ ...

  4. 通过js获取外部css样式

    通过js获取外部样式表中的属性,比如.box在style.css样式表中有个属性叫font-size:16px; 通过js获取.box的这个属性: js代码为: <script> wind ...

  5. POJ 2378.Tree Cutting 树形dp 树的重心

    Tree Cutting Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 4834   Accepted: 2958 Desc ...

  6. AX_DataSource

    for (custInvoiceJourLocal = custInvoiceJour_ds.getFirst(true) ? custInvoiceJour_ds.getFirst(true) :  ...

  7. 使用VS+OpenCV调用深度学习模型

    最近项目有个任务,要在windows环境下用VS+OpenCV实现caffe模型的调用,于是在网上找了几个相关的博客跑了几个demo练练手.这些博客写得都很详细,但是有些细节由于版本更新的问题,配置的 ...

  8. Wpf窗口中打开WinForm窗口

    获取wpf窗口对应的句柄窗口 using System; using System.Windows; using System.Windows.Interop; using IWin32Window ...

  9. 快乐python 零基础也能P图 —— PIL库

    Python PIL PIL (Python Image Library) 库是Python 语言的一个第三方库,PIL库支持图像存储.显示和处理,能够处理几乎所有格式的图片. 一.PIL库简介 1. ...

  10. java（三）数据库部分

    3.1.1.数据库的分类及常用的数据库 数据库分为:关系型数据库和非关系型数据库 关系型:mysql oracle sqlserver等 非关系型:redis,memcache,mogodb,hado ...