机器学习中的一些基本概念

Regression: 回归。连续地输出为某些值。

Classification: 分类。离散地输出为某些值中的一个。

注：Logistic Regression是一种 分类的方法，服从二项分布。

Regularization: 正则化。减小特征变量数量级，用以防止过拟合。By 加惩罚项

Normalization: 归一化（规范化）。统一量纲，加快收敛性。By softmax函数

Generalization: 泛化。泛化能力好时，在测试集上可以取得和训练集上相近或相同的识别率。