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  • 分类---Logistic Regression

    一 概述

    Logistic Regression的三个步骤

    现在对为什么不使用均方误差进行分析(步骤二的)

    由上图可以看出,当距离目标很远时,均方误差移动速率也很慢,不容易得到好的结果。


    Discriminative(Logstic) v.s. Generative(Gaussion)

    两种方法的model是一样的,训练的数据是一样的,但是找出来的参数不一样!!!

    通常来说Discriminative的性能要比Generative要好,但是Generative也有自己的特色。

    二 多分类

    三 Logistic  Regression 的局限

    还可以使用另一种转换方式:Cascading logistic regression models就是一种转换的普适方法。

    参考:http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses/ML_2016/Lecture/Logistic%20Regression%20(v3).pdf

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/Terrypython/p/9396297.html
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