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我需要一些关于具有多个类的单层感知器的帮助。

我需要做的是用三个不同的类对数据集进行分类，现在我刚刚学会了如何用两个类来做，所以我真的不知道如何用三个来做。

该数据集具有三个不同的类别：Iris-setosa、Iris-versicolor 和 Iris-versicolor。

带有数据集和信息的 url 位于：http: //ftp.ics.uci.edu/pub/machine-learning-databases/iris/iris.data。

我非常感谢任何人可以给我的任何帮助。

非常感谢！

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假设，我们有 3 个类：

  • 红色的
  • 蓝色的
  • 绿色的

现在我们构建 3 个分类器

  • 红色与蓝色和绿色相结合
  • 蓝色 v/s 红色和绿色组合
  • 绿色 v/s 红色和蓝色组合

这为我们提供了 3 个模型。

对于一个新点，我们根据分类器对其进行分类，该分类器为我们提供了与新点的 3 个超平面的最大距离。

这种策略称为“one vs all”，您可以在此处阅读。

于 2014-10-12T09:06:08.460 回答
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我们不能仅使用一个感知器对具有 3 个类别的数据集进行分类。您需要使用多层感知器并为三个不同的类提供 3 个输出节点，

  1. 鸢尾花
  2. 鸢尾花
  3. 鸢尾属维吉尼亚

我们将 softmax 激活函数用于多类分类问题，其中需要在两个以上的类标签上进行类成员资格。

softmax由公式给出，[1]：https ://i.stack.imgur.com/K1K7F.png

于 2022-02-03T13:46:57.867 回答