逻辑回归-多类别分类

比如区分邮件，用以区分来自朋友的邮件，来自家人的邮件和工作邮件。
比如区分天气，区分晴天，雨天，多云，小雪。这就是多类别问题。

之前我们用逻辑回归来解决了二元分类问题，如预测肿瘤的恶/良性，我们的做法是将数据集分为正类和负类。
多类别分类思想类似，比如我们有个三元类，需要区分三角形，正方形和圆形。
我们的做法是，将三元类拆成三个独立得二元分类，将三角形作为正样本1，其他为0。

i=1三角形
i=2正方形
i=3圆形
h是我们的逻辑回归分类器。

我们的目的是，训练一个逻辑回归分类器，来预测i类别y=i得概率。

如上图，给出一个新的输入值x,为了获得预测，在三个分类器中运行输入x，然后选择h最大得类别，也就是让选择分类器，选择出三个中效果最好，可信度最高得分类器。
无论i是多少，我们都能找出最高的概率值，就是我们预测得y