- 线性回归可以预测多输出值,其本质为矩阵变换A*B=C;
- 牛顿法要求函数是凸函数或局部凸函数,否则可能出现二阶为负(为解决该问题产生拟牛顿法),牛顿法与梯度下降区别:梯度下降的学习率为固定,牛顿法在形式上为二阶导的倒数。牛顿法更快收敛,但计算海瑟矩阵很消耗资源;
- 逻辑回归为对数线性模型,广义线性模型;
- 逻辑回归与softmax回归可以看成是全连接没有隐含层的神经网络;
线性回归与逻辑回归
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