本文主要向大家介绍了机器学习入门之Coursera台大机器学习课程笔记10 -- Linear Models for Classification，通过具体的内容向大家展现，希望对大家学习机器学习入门有所帮助。

比较重要的是这种图，它解释了为何可以用Linear Regression或Logistic Regression来替代Linear Classification

然后介绍了随机梯度下降法，主要是对梯度下降法的一个改进，大大提高了效率。
最后讲了多类别分类，主要有两种策略：OVA和OVO
OVA思想很简单，但如果类别很多并且每个类别的数目都差不多时，就会出现问题。
这个问题可用OVO解决，每次选择两个类别，然后进行投票。

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