Multi-class classification:One-vs-all

最新推荐文章于 2024-08-14 08:33:01 发布
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#多类分类

本文深入探讨了多元分类问题，特别是采用一对其余（One-vs-all）策略解决多类预测问题的方法。通过实例说明如何将多类问题转化为多个二元分类问题，为每个类别训练独立的模型，最终选择预测概率最高的类别作为最终输出。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

Multi-class classification:One-vs-all

1.引入

之前我们介绍的是二元分类问题，现在我们考虑多元分类问题，即：

  • 邮件分类：工作，朋友，家庭，爱好
  • 哪个胜率高：琪亚娜，芽衣，德丽莎，空之律者
  • 天气：晴天，阴天，雨天，雪天
    给这些类标上号：1,2,3,4
    在这里插入图片描述

2.如何确定预测函数？

采取一种一对其余的办法
具体来说就是，选取一种作为一类，将其余的类别合并起来作为第二类，以此确定 θ \theta θ参数，对于每一个类别都这样操作。
在这里插入图片描述
最后选择 h ( θ ) h_(\theta) h(​θ)最大的那一个作为预测结果
在这里插入图片描述

多类别分类（Multiclass Classification One-vs-all）
qq_40527427的博客
07-03 2403
通过Logistic回归算法可以根据给定特征值分开两类不同事物，如良性肿瘤和恶性肿瘤、1和0、优质产品和非优质产品，但更经常出现的情况是不止两种类型的，如数字有0-9，产品品质有优、良、合格、不合格四种，那么针对这种多类别分类的情况该如何利用Logistic回归算法给出解决方案呢？ 我们知道sigmoid函数为： ...
Logistic Regression - Multi-class classification: One-vs-all
王彩旗的技术博客
03-25 1011
摘要: 本文是吴恩达 (Andrew Ng)老师《机器学习》课程，第七章《logistic回归》中第52课时《多分类》的视频原文字幕。为本人在视频学习过程中记录下来并加以修正，使其更加简洁，方便阅读，以便日后查阅使用。现分享给大家。如有错误，欢迎大家批评指正，在此表示诚挚地感谢！同时希望对大家的学习能有所帮助。 In this video, we’ll talk about how to g...
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one-vs-all案例
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11-14 473
使用one-vs-all初始手写字母识别 数据特点 每一个图片都是20 x 20的像素矩阵，但是在输入的样本中是一个1 x 400的向量，标签y在{0, 1, 2, ..., 9}之间取值 共有5000个训练样本 可视化数据 从5000个样本中随机的挑选出100个训练样本进行可视化 得到的100个样本中，每一个样本都是一个向量，要想对其可视化，需要将其从向量还原为原始的矩阵 首先确...
#“Machine Learning”（Andrew Ng）#Week 3_3：Multiclass Classification One-vs-all
Dave‘s blog
02-02 2503
1、Multiclass Classification One-vs-all 如何使用逻辑回归 (logistic regression) 来解决多类别分类问题，具体来说，我想通过一个叫做"一对多" (one-vs-all) 的分类算法？什么是多类别分类问题？
one_vs_all classification
Dr4gonfly的博客
11-27 326
读取matlab文件预览： 灰度值图像，值等于0时是浅色，值等于1时是黑色 图像展示： 矩阵运算： 运算结果： 对原数据进行预测：
Multi-class Classification
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11-27 653
简单介绍 本文主要分为两个内容. 一.使用Logistic回归完成多分类任务,值得注意的是,完成的过程中并未使用SoftMax,所以各类的可能性相加并不为1,可以把它看作使用Logistic完成多个二分类任务. 二.使用多层神经网络完成多分类任务,本文并未自行训练,而是直接使用已经训练好的权重矩阵对网络进行初始化,即fine-tune. 此次多分类任务为手写识别,使用两种方法均可以达到不错的效果,...
多分类实战：一文掌握 One-vs-All 策略
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博客代码之Multi-class Classification
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06-20 1586
​相信大家一定了解多分类问题了，这里就不过多阐述了。前面说到的垃圾邮件识别是一个二分类问题，多分类就是多个类别。这次呢，我们使用20news-group来简单介绍如何实现这个多分类问题。 我们先来介绍一下20news-group吧，它其实就是一个20个类别得新闻组，比如说体育、娱乐、国事...。下面给出下载地址，官网上解释很清楚。目录结构和上篇文章中得垃圾邮件是一样得，这里就不上图了。 下载地址：http://qwone.com/~jason/20Newsgroups/ ...
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深度学习笔记——pytorch解决多分类问题 Multi-Class Classification
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12-01 2154
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在神经网络中，对于某个特定类别的数据点，在输出层中与该类别对应的神经元应该具有最大的输出值，并且这个输出值应该是该类别所有数据点的神经元输出值中最高的。如果将输出应用于softmax函数，则softmax的输出将提供输入在每个类别中的概率。最终，X_train 是生成的特征数据，y_train 是对应的标签数据，用于训练一个分类模型。线上方的点（类0和2）将输出零，而下方的点将输出大于零的值。给定一个输入示例，具有最高值的输出是输入的预测类。线左侧的点（类0和1）将输出零，而右侧的点将输出大于零的值。
multiclass-multioutput is not supported
05-02
The error message "multiclass-multioutput is not supported" usually occurs when you are trying to use a machine ... This can be done using techniques such as one-vs-all or one-vs-one classification.
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