分类回归模型总结

很多的深度模型都属于表示学习，是为了得到好的特征表示，比如文本表示之类的模型，有了好的特征表示，才能增强分类或者回归的效果。某些端到端的模型其实可以拆解成几个部分，比如前置的环节包括了特征提取，特征表示，然后顶层是分类或者回归层。下文总结的是纯粹的分类和回归的模型。

1.分类

https://www.jianshu.com/p/169dc01f0589

2.回归

https://blog.csdn.net/ChenVast/article/details/82107490