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神经网络与深度学习：分类问题

分类问题

  • 1.逻辑回归
    • 1.1广义线性回归
    • 1.2逻辑回归
    • 1.3交叉熵损失函数
  • 2.线性分类器
  • 3.多分类问题
    • 3.1独热编码
    • 3.2 softmax()函数
    • 3.3 多分类交叉熵损失函数

1.逻辑回归

1.1广义线性回归

神经网络与深度学习：分类问题_第1张图片
分类问题：垃圾邮件识别、图片分类、疾病判断
分类器：能够自动对输入的数据进行分类
输入：特征；输出：离散值

实现分类器
准备训练样本、训练分类器、对新样本分类
神经网络与深度学习：分类问题_第2张图片

1.2逻辑回归

神经网络与深度学习：分类问题_第3张图片

1.3交叉熵损失函数

反映概率分布之间的误差
神经网络与深度学习：分类问题_第4张图片
在这里插入图片描述

2.线性分类器

决策边界
神经网络与深度学习：分类问题_第5张图片
线性可分
线性不可分

3.多分类问题

逻辑回归：即二分类问题
多分类问题：把输入样本划分为多个类别
神经网络与深度学习：分类问题_第6张图片

3.1独热编码

神经网络与深度学习：分类问题_第7张图片

3.2 softmax()函数

广义线性回归，实现多分类
神经网络与深度学习：分类问题_第8张图片
神经网络与深度学习：分类问题_第9张图片

3.3 多分类交叉熵损失函数

神经网络与深度学习：分类问题_第10张图片

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