【筆記】機器學習 - 李宏毅 - 5 - Classification

Classification: Probabilistic Generative Model 分類：概率生成模型 如果說對於分類問題用迴歸的方法硬解，也就是說，將其連續化。比如 \(Class 1\) 對應的目標輸出爲 1, \(Class 2\) 對應 -1。 則在測試集上，結果更接近1的歸爲\(Class 1\)，反之歸爲\(Class 2\)。 這樣做存在的問題：如果有Error數據的干擾，

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