第二章：模型評價與損失函數

第二章：模型評價與損失函數 要點一： 邏輯迴歸模型對樣本的預測取決於權值向量和偏置。 概念： 序號 概念 解釋 1 訓練集 包含真實類別標籤的樣本集 2 訓練 根據訓練集尋找最優參數的過程 3 損失函數 是模型參數的函數，用於衡量模型參數的優劣 邏輯迴歸預測樣本x = （x1 ,x2, x3,……，xn)T 屬於正類的概率 P： f ( x ) = 1 1 + e − b − w T x f(x)

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