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機器學習(2)迴歸與分類
時間 2021-01-13
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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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