機器學習2基礎迴歸模型之邏輯迴歸和Softmax迴歸

邏輯迴歸和Softmax迴歸雖然名字裏帶回歸，可是經常使用來解決分類問題 咱們經過比較這兩個迴歸和線性迴歸來認識他們，他們也常被接在神經網絡的最後一層。 (1)模型表達式: 上面g函數的名字爲sigmoid函數，其特色是值位於0到1.其做用是把X映射到01之間 (2)分佈假設： 線性分佈假設樣本服從正態分佈 邏輯迴歸假設樣本服從伯努利分佈 softmax迴歸假設樣本服從多項式分佈 (3)損失函數：

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