機器學習---朴素貝葉斯與邏輯回歸的區別（Machine Learning Naive Bayes Logistic Regression Difference）
朴素貝葉斯與邏輯回歸的區別： 朴素貝葉斯 邏輯回歸 生成模型（Generative model） 判別模型（Discriminative model） 對特征x和目標y的聯合分布P(x,y ...
原文：機器學習---邏輯回歸（一）（Machine Learning Logistic Regression I）
邏輯回歸 Logistic Regression 是一種經典的線性分類算法。邏輯回歸雖然叫回歸，但是其模型是用來分類的。 讓我們先從最簡單的二分類問題開始。給定特征向量x x ,x ,...,xn T以及每個特征的權重w w ,w ,...,wn T，閾值為b，目標y是兩個分類標簽 和 。為了便於敘述，把b並入權重向量w，記作，特征向量則擴充為。 為了簡便的緣故，下面還是都寫成w和x 事實上，我們 ...
2019-06-09 21:06 0 676 推薦指數：
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