不学无术的小镇做题家

问题背景曲线拟合问题，给定参数www和输入xxx，用多项式函数来拟合曲线，其中MMM表示多项式的次数：y(x,w)=w0+w1x+w2x2+...+wMxMy(x,w) = w_0 + w_1x+w_2x^2+...+w_Mx^My(x,w)=w0​+w1​x+w2​x2+...+wM​xM如下图所示：推导我们都知道曲线拟合问题，可以用均方误差最小化来解决，也就是使以下函数的值最小化：E(w)=12∑n=1N(y(xn,w)−tn)2E(\textbf{w}) = \frac{1}{2}

在分类问题中，直接使用输出层的输出有两个问题。一方面，由于输出层的输出值的范围不确定，我们难以直观上判断这些值的意义。例如，刚才举的例子中的输出值10表示“很置信”图像类别为猫，因为该输出值是其他两类的输出值的100倍。但如果o1=o3=103o_1=o_3=10^3o1​=o3​=103，那么输出值10却又表示图像类别为猫的概率很低。另一方面，由于真实标签是离散值，这些离散值与不确定范围的输出值...

TP（TruePositive）TP（True Positive）TP（TruePositive） - 将正类预测为正类数（True Positive）FN（FalseNegative）FN（False Negative）FN（FalseNegative） - 将正类预测为负类数（False Negative）FP（TruePositive）FP（True Positive）FP（TruePositive） - 将负类预测为正类数（False Positive）TN（TrueNegative）T