“Logistic Regression——Multi-classs classification: One-vs-all”。
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笔记
前面6节详细介绍了逻辑回归的概念，及逻辑回归的程序实现方法。本节将更进一步，介绍如何使用逻辑回归解决多分类问题。
什么是多分类问题？
通过几个例子来看一下多分类问题，
上图中给出了3个例子：（1）邮件标记，不同于前面说的是否垃圾邮件的标记，这里需要对邮件标记成工作邮件、朋友的邮件、家人的邮件、业余爱好的邮件，这个时候y的取值可能是1、2、3、或者是4；（2）医疗诊断，比如一个人有流鼻涕这样的症状，如何判断病因，到底是没有病、还是风寒、还是流感？（3）天气预报，y的取值也是有多种可能的。
上面说的这些例子，认真来看整个的过程和二分类的问题是类似的，只是与前面y的取值只有0、1这两种可能不同，y可能有多种取值可能。它们的区别可以用下图简单表示：
多分类问题（One-vs-all, one-vs-rest)的原理
如下图，这里有三类点。
上图中的三个分类问题，我们还是可以把它转换为两分类问题来解决。如下图：
我们把一个三分类问题转换成了3个标准的逻辑回归两分类问题。综合前面6节学习到的内容，实际上我们是需要拟合3个假设函数：
有了这样的函数，我们给定了x和theta后，就能给出y为某个分类的概率。我们再把之前逻辑回归两分类的代价函数拿过来看一下：
其实最后，我们有了x和theta后，我们得到的是y=1或者y=0即是否属于第i个分类（即y=i）的概率。
这个时候，我们只要选择三个 中那个可信度最大的作为x所属的分类就可以了。
