ml-多类别分类：一对多

目标：使用逻辑回归来解决多类别分类问题
分类算法：“一对多”(one-vs-all)

将多个类中的一个类记为正向类(y=1)，然后将其他所有类都标记为负向类，这个模型记为

同理，接着将另一个类标记为正向类(y=2)，将其他类标记为负向类，这个模型记为

以此类推得到一系列模型。

思路：将所有分类机都运行一遍，然后对每一个输入遍历都选择最高可能性的输出变量。

训练这个逻辑回归分类器：，其中对于每一个可能的。

利用训练后的模型进行预测：
输入新的值，即在各个分类器里面都输入，然后选择使得最大，即：

此即为多类别分类方法，在所有分类器的输出中选出最高的概率值，预测就是那个值。