线性回归和Logistic回归
目录 线性回归 用线性回归模型拟合非线性关系 梯度下降法 最小二乘法 线性回归用于分类(logistic regression，LR) 目标函数 如何求解$\theta$ LR处理多分类问题 ...
原文：线性模型-线性回归、Logistic分类
线性模型是机器学习中最简单的，最基础的模型结果，常常被应用于分类 回归等学习任务中。 回归和分类区别： 回归：预测值是一个连续的实数 分类：预测值是离散的类别数据。 . 线性模型做回归任务中 线性回归方法，常见的损失函数是均方误差，其目标是最小化损失函数。以下是均方误差表达式： 那么基于均方误差来求解模型的方法称为最小二乘法。 最小二乘法思想：寻找一个超平面，使得训练数据集中所有样本点到超平面的距 ...
2019-06-13 10:39 0 937 推荐指数：
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