神经网络与深度学习:分类问题


1.逻辑回归

1.1广义线性回归

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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
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1.2逻辑回归

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1.3交叉熵损失函数

反映概率分布之间的误差
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2.线性分类器

决策边界
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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
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3.1独热编码

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3.2 softmax()函数

广义线性回归,实现多分类
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3.3 多分类交叉熵损失函数

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