当我们有两个以上的类别时，我们将进行数据分类。将扩展我们的定义，不是y = {0,1}，而是y = {0,1 ... n}。
多类别分类
由于y = {0,1 ... n}，我们将问题分为n + 1（+1，因为索引从0开始）二进制分类问题; 在每一个中，我们预测'y'是我们其中一个类的成员的概率。
多类别分类
我们基本上选择一个类，然后将所有其他类归为第二类。 我们反复这样做，对每个案例应用二元逻辑回归，然后使用返回最高值的假设作为我们的预测。------逻辑回归分类器
逻辑回归分类器
当得到一个新的x值，选择最大化的一个分类器
分类器
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本文标题：2018-12-15多类别分类：一对多
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