多類分類：一對多
現在，我們將討論數據分類時，我們有兩個以上的類別。而Y = {0,1}我們將擴大我們的定義，Y = { 0,1…}。
因為Y = { 0,1…}，我們把我們的問題轉化為n + 1（+ 1因為索引從0開始）二分類問題；在每一個，我們預測，“Y”是我們的一個類成員概率。
我們基本上是選擇一類，然後將所有的人到一個單一的二類。我們反復這樣做，對每一種情況應用二元logistic回歸，然後使用返回最高值的假設作為我們的預測。
下圖顯示了如何將3個類進行分類：
總結：
訓練一個Logistic回歸分類器hθ（x）為每個類?預測??y =i的??概率。
在一個新的X做一個預測，挑選最大的hθ（x)。
多類分類：一對多
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