###### tags: `課程共筆` # Regression and Classification ## Regression ### Q1: 當Regression loss=0 的意義? > 1.以簡單的2-d資料點為例,如何描述f(x) 2.承上,如何描述其loss surface * 訓練樣本特徵過於簡單,以致回歸分析可以做到 loss = 0。 * Over-fitting,回歸分析後所得的f(x)太複雜。 ### Q2: 當Classification loss=0 的意義? ### Q3: 如何用regression的方法解Classification? > 1.logistic regression如何實現? > 2.為什麼要用regression來做? 有什麼好處? softmax在這方面有幫助嗎? * 將預測的類別,轉成可量化的數字。 * ### Q4: Regression可能有哪些目的? > 1.對於資料觀察而言 2.對於資料使用而言
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