随笔分类 - 机器学习
摘要：逻辑回归 在线性回归的基础上，套用sigmoid等平滑函数，将线性回归的结果映射成事件的概率。 值得注意的是线性回归的结果可以是任意大小的数值，所以它可以被用于预测任务中，如预测股票价格。而逻辑回归的结果只能在（0，1）之间，也就是一个事件可能发生的概率，所以更多的被应用在分类任务上，比如股票是否该
阅读全文
摘要：线性回归 回归和分类: 两者都是通过一堆数据训练模型，如果数据是连续性的则是回归问题，如果数据是离散性的则是分类问题。 回归: 通过一堆点，找一条尽可能再所有点中间的线 线性: 直线 （y=ax+b，参数: a和b） $y= \theta_1x_1 + \theta_2x_2+...+\theta_
阅读全文
摘要：在机器学习中，我们一直期望学习一个`泛化能力（generalization）强的函数`只有泛化能力强的模型才能很好地适用于整个样本空间，才能在新的样本点上表现良好。
阅读全文
