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：
前馈神经网络(Feed-forward Neural Networks)，又称多层感知机（MLP）。 收到生物神经科学的启发，是深度学习中的重要组成部分。它是一个函数\(f(\cdot)\)，接收输入\(x\)，输出结果\(y\)。 神经网络中最基本的单位就是神经元，它将前一层网络中所有神经元的输出 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