荒野的雄狮
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机器学习——分类问题

05.分类问题

分类

二分类问题

设置阈值
超过阈值和没超过的分为两类
对二分类问题不适合应用线性回归方程（激活函数）

logistic方程（sigmoid函数）

用于隐层神经元输出，取值范围为（0,1），可以将一个实数映射到（0,1）的区间，用作二分类。

决策边界

根据分类函数定义出函数边界，类似于中学的线性规划
用训练集的自变量范围去确定决策边界

在深度学习中作为拟合程度估计，有时决策边界过于复杂会导致过拟合

代价函数（损失函数）

在实际值和预测值之间的误差估算函数，让算法付出代价
计算出误差值

多分类问题

逻辑回归分类器：
对每个类别的值进行分类器的模拟，得到n个分类器，然后输入x的值，与哪个分类器相似概率更高，就属于哪一类

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