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使用 Logit、Softmax 概率和交叉熵的多类别线性分类，并明确它与多标签任务的边界。

使用线性得分、Sigmoid 输出、对数损失和链式法则参数梯度进行二元分类。

小型多层分类器中的前向传播、损失梯度、反向传播和参数更新。

基于高斯分布的生成式分类器；共享或分类别协方差假设分别产生线性或二次决策边界。