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探索不同类型的分类模型，使用 TensorFlow 构建二元、多类和多标签分类器。
逻辑回归
二元交叉熵
二元分类架构
Softmax 函数
分类交叉熵文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-675762.html
多类分类架构文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-675762.html
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1. 多类分类 多类分类问题仍然是分类问题，所以预测y的可能结果是少量的，而不是无穷多个，且对于多类分类它＞2 如上图：左侧为二分类，右侧为多分类，可以通过决策边界来划分区域 2. Softmax回归算法 对逻辑回归模型，先计算z，再计算g(z)。此时可以将逻辑回归视为计算
在机器学习中，分类是指根据一系列特征将实例数据划分到预先定义的类别或者标签的监督学习任务。分类任务按照类别数量区分，可以细分为： 二分类 只有两个类别的分类，例如判断邮件是否为垃圾邮件。 假设我们有一组电影评论数据集，
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大家好，在机器学习任务中，分类是一种监督学习方法，用于根据输入数据预测标签。例如，我们想要根据历史特征预测某人是否对销售优惠感兴趣，通过使用可用的训练数据训练机器学习模型，可以对输入数据执行分类任务。 平常会遇到一些经典分类任务，例如二元分类（
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y为真实值，有且仅有一个位置值为1，该位置即为该元素真实类别 Oi为该元素与类别i匹配的置信度 对于正确类y的置信度Oy要远远大于其他非正确类的置信度Oi，才能使识别到的正确类与错误类具有更明显的差距 y^为n维向量，每个元素非负且和为1 y^i为元素与类别i匹配的概率
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