A cách tiếp cận để áp dụng mô hình hồi quy logistic cho nhiều lớp là huấn luyện bộ phân loại hồi quy logistic h_i(x) cho mỗi lớp i để dự đoán xác suất y = i. Trên đầu vào x mới, để đưa ra dự đoán, hãy chọn lớp i cực tiểu hóa h_i(x)(I=1,2,3).
Giả sử chúng ta muốn xây dựng a mô hình phân loại, a tập hợp các thể hiện dữ liệu được sử dụng để phù hợp với các tham số (quá trình học) được gọi là ...
Giả sử rằng chúng ta có một bộ dữ liệu D và chúng ta thiết kế một mô hình hồi quy tuyến tính của đa thức độ 3 và chúng ta thấy rằng lỗi đào tạo và kiểm tra là "0" (hoàn toàn phù hợp). Điều gì sẽ xảy ra khi chúng ta phù hợp với đa thức độ 4 trong hồi quy tuyến tính?
Giải bởi Vietjack
