摘要：
本次笔记绝大部分转自https://www.cnblogs.com/Luv-GEM/p/10674719.html softmax回归 Logistic回归是用来解决二类分类问题的，如果要解决的问题是多分类问题呢？那就要用到softmax回归了，它是Logistic回归在多分类问题上的推广。此处神经 阅读全文
摘要：
在说逻辑回归之前，可以先说一说逻辑回归与线性回归的区别： 逻辑回归与线性回归在学习规则形式上是完全一致的，它们的区别在于hθ(x(i))为什么样的函数 当hθ(x(i))=θTx(i)时，表示的是线性回归，它的任务是做回归用的。 当时，表示的是逻辑回归，假定模型服从二项分布，使用最大似然函数推导的， 阅读全文
摘要：
对于m个样本 某模型的估计值为 计算样本的总平方和TSS(Total Sum of Squares): 计算残差平方和RSS(Residual Sum of Squares): RSS即误差平方和SSE(Sum of Squares for Error) 定义 R2=1-RSS/TSS R2越大，拟 阅读全文