大數據學習——TensorFlow學習筆記2—多分類問題、反向傳播算法、過擬合問題

一、邏輯迴歸的概述與實現 1、概述 迴歸一般用於解決那些連續變量的問題，如：線性迴歸，它是通過最小化誤差函數，來不斷擬合一條直線，以計算出權重 w 和 偏置b 的過程，它的目標是基於一個連續方程去預測一個值。 Logistic 迴歸常用於分類問題，也就是將觀測值貼上某個標籤，或者是分入某個預先定義的類別之中。迴歸應該是尋找一個連續值，而分類是尋找一個離散值。故理解常用於分類問題的 Logistic

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