【机器学习基础】机器学习基础2——分类
在分类的章节,主要总结Logistic回归和Softmax回归,其中前者主要用于二分类问题,后者主要用于多分类问题
分类问题属于监督学习的范畴,监督学习就是指利用一组已知类别(或者说带有标签)的样本,利用结果与真实结果之间的差异来调整分类器的参数,使其达到要求性能的过程,在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量形式)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成
在分类的章节,主要总结Logistic回归和Softmax回归,其中前者主要用于二分类问题,后者主要用于多分类问题
分类问题属于监督学习的范畴,监督学习就是指利用一组已知类别(或者说带有标签)的样本,利用结果与真实结果之间的差异来调整分类器的参数,使其达到要求性能的过程,在监督学习中,每个实例都是由一个输入对象(通常为矢量形式)和一个期望的输出值(也称为监督信号)组成