線性回歸和Logistic回歸
目錄 線性回歸 用線性回歸模型擬合非線性關系 梯度下降法 最小二乘法 線性回歸用於分類(logistic regression，LR) 目標函數 如何求解$\theta$ LR處理多分類問題 ...
原文：線性模型-線性回歸、Logistic分類
線性模型是機器學習中最簡單的，最基礎的模型結果，常常被應用於分類 回歸等學習任務中。 回歸和分類區別： 回歸：預測值是一個連續的實數 分類：預測值是離散的類別數據。 . 線性模型做回歸任務中 線性回歸方法，常見的損失函數是均方誤差，其目標是最小化損失函數。以下是均方誤差表達式： 那么基於均方誤差來求解模型的方法稱為最小二乘法。 最小二乘法思想：尋找一個超平面，使得訓練數據集中所有樣本點到超平面的距 ...
2019-06-13 10:39 0 937 推薦指數：
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