机器学习之回归实践

一、相关系数的定义 样本的总平方和：TSS，样本的值与平均值差值的平方和； 残差平方和：RSS，误差平方和，定义如下": 定义 可以得出结论： 值越大，拟合效果越好；最优值为1；若模型预测值为随机 值，可能为负值；若预测值恒为样本期望，其值为0； 二、Logistic回归 Logistic/sigmoid函数： 回归参数估计： 对数似然函数： Logistic回归的损失函数： Softmax回归：

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