機器學習筆記week2——最大似然估計，交叉熵，分類指標F1、ROC等

文章目錄 1 梯度更新方式 1.1 凸集 1.2 凸函數 2 線性迴歸矩陣形式 2.1 奇異矩陣 3 最大似然估計 4 邏輯迴歸 4.1 交叉熵損失函數 5 分類指標 1 梯度更新方式 1.1 凸集 凸集：一個點集 S 被稱爲凸集，當且僅當該 S 裏的任意兩點 A 和 B 的連線上任意一點同樣屬於 S t x 1 + ( 1 − t ) x 2 ∈ S t x_{1}+(1-t) x_{2} \i

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