Распознавание образов и машинное обучение. Чтение 20. Многоклассовый ИНКП. Пробит-регрессия

Повторяем идею итеративного метода наименьших квадратов с перевзвешиванием, распространяем её на задачу с количеством классов больше двух. Сводим к обобщённому линейному классификатору ещё один вариант модели - модель с шумным порогом. Из этой модели выводим пробит-регрессию. #теорвер #machinelearning P.S. Снова застряли на паре матановских технических моментов.