機器學習（2）迴歸與分類

1 迴歸與分類       線性迴歸的損失函數選擇時候，基於誤差分佈的客觀假定，通過最大似然的計算法則得出了損失函數。其實在對一個樣本分佈進行建模和預測的時候，更本質上來講是對一個樣本概率分佈的預測，其概率分佈依賴於訓練樣本和規則（算法）。因此在數學意義上來講，機器學習的最優化選擇是樣本概率分佈的最大點的預測。      迴歸模型和分類模型可以通過sigmoid函數和softmax函數建立聯繫。

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