机器学习入门回归的数学理解

回归 一．主要内容 1.回归 样本(X,Y) X为特征向量，Y为标签。若Y是连续的则是回归问题(线性回归)，若Y是离散的则是分类问题（logistic回归）。回归和分类也是机器学习中的两个大类别。 2.线性回归 高斯分布 最大似然估计 最小二乘法的本质 3.Logistic回归（二分类） 分类问题的首选算法 4.多分类（softmax回归） 目标函数 5.技术点 梯度下降算法 最大似然估计 特征选

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