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機器學習之迴歸實踐
時間 2020-12-27
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一、相關係數的定義 樣本的總平方和:TSS,樣本的值與平均值差值的平方和; 殘差平方和:RSS,誤差平方和,定義如下": 定義 可以得出結論: 值越大,擬合效果越好;最優值爲1;若模型預測值爲隨機 值,可能爲負值;若預測值恆爲樣本期望,其值爲0; 二、Logistic迴歸 Logistic/sigmoid函數: 迴歸參數估計: 對數似然函數: Logistic迴歸的損失函數: Softmax迴歸:
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