機器學習入門迴歸的數學理解

迴歸 一．主要內容 1.迴歸 樣本(X,Y) X爲特徵向量，Y爲標籤。若Y是連續的則是迴歸問題(線性迴歸)，若Y是離散的則是分類問題（logistic迴歸）。迴歸和分類也是機器學習中的兩個大類別。 2.線性迴歸 高斯分佈 最大似然估計 最小二乘法的本質 3.Logistic迴歸（二分類） 分類問題的首選算法 4.多分類（softmax迴歸） 目標函數 5.技術點 梯度下降算法 最大似然估計 特徵選

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