在统计中,多项式逻辑回归是一种分类方法,可将逻辑回归概括为多类问题,即具有两个以上可能的离散结果。也就是说,它是一个模型,用于在给定一组独立变量(可以是实值,二进制值,分类值等)的情况下预测归类分布的因变量的不同可能结果的概率。多项逻辑对数回归还有很多其他名称,包括多变量LR,多类LR,softmax回归,多项式logit(mlogit),最大熵(MaxEnt)分类器和条件最大熵模型
全新版本,李沐《动手学深度学习》TF2.0版本来了
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