机器学习问题分为分类和回归问题 回归问题,就是预测连续型数值,而不像分类问题,是预测离散的类别 至于这类问题为何称为回归regression,应该就是约定俗成,你也解释不通 比如为何logistic regression叫逻辑回归,明明解决的是分类问题,而且和逻辑没有半点关系 谈到回归,最简单的就是线性回归 用直线去拟合数据点, 我们通常用平方误差来作为目标函数,称为最小二乘(ordinary least squares),参考AndrewNG的讲义 如何解这个问题,可以用梯度下降,但其实更简单…