TensorFlow-Book项目第四章：分类算法原理与实践解析

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TensorFlow-Book Accompanying source code for Machine Learning with TensorFlow. Refer to the book for step-by-step explanations. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/te/TensorFlow-Book

分类问题概述

在机器学习领域，分类(Classification)是最基础也最重要的任务之一。本章将深入探讨如何使用TensorFlow实现各种分类算法。分类与前一章的回归问题不同，它的目标是预测离散的类别标签而非连续值。

想象一个广告推荐场景：通过分析用户行为数据，我们需要将用户划分到"游戏玩家"、"时尚达人"等不同类别，以便精准投放广告。这正是分类算法的典型应用。

分类算法核心概念

1. 线性回归用于分类

虽然线性回归主要用于回归问题，但我们可以通过设定阈值将其用于二元分类。例如，将输出值大于0.5的样本归为类别1，小于0.5的归为类别0。这种方法简单直接，但存在明显局限：

• 对异常值敏感
• 输出可能超出[0,1]范围，概率解释性差
• 无法处理非线性可分数据

代码示例linear_1d.py展示了这种基础实现方式。

2. 逻辑回归

逻辑回归(Logistic Regression)是解决分类问题的更优选择，它通过sigmoid函数将线性输出映射到(0,1)区间：

σ(z) = 1 / (1 + e^(-z))

优势包括：

• 输出具有概率意义
• 损失函数(交叉熵)更适合分类任务
• 可通过正则化防止过拟合

logistic_1d.py演示了单变量逻辑回归的实现。

3. 二维逻辑回归

当特征维度增加到二维时，决策边界从一维的点变为二维的线。logistic_2d.py展示了如何：

1. 处理二维特征输入
2. 可视化决策边界
3. 评估模型在二维空间的分类性能

4. Softmax分类

对于多类别分类问题，Softmax回归是逻辑回归的自然扩展。它通过以下方式计算每个类别的概率：

P(y=k|x) = e^(w_k·x) / Σe^(w_j·x)

关键特点：

• 输出向量各元素和为1
• 适合互斥类别分类
• 常与交叉熵损失配合使用

softmax.py提供了从基础到进阶的5个实现示例，涵盖：

• 基本的Softmax实现
• 批量训练技巧
• 模型评估方法
• 可视化分析

实践建议

1. 数据预处理：分类问题对特征缩放敏感，建议标准化/归一化
2. 类别不平衡：采用过采样、欠采样或类别权重调整
3. 评估指标：准确率之外，关注精确率、召回率、F1值等
4. 正则化：L2正则化可有效防止逻辑回归过拟合

通过本章的学习，读者将掌握TensorFlow实现分类问题的核心方法，为后续更复杂的模型奠定坚实基础。

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