最小二乘误差识别从训练图像中逐像素地找到最小均方误差。
另一方面，来自this site的逻辑回归旨在最小化误差函数。
我还发现神经网络here似乎也是这样做的。
三者的算法是否相同？如果有，请说明具体的差异。我已经在网上搜索了很长一段时间。
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是的，神经网络相当于非线性逻辑回归。实际上，构建最小化预测标签和实际标签之间误差的模型是所有监督学习的高级目标。这就是为什么SVM如此受欢迎的原因之一，因为这个目标在他们的理论公式中是明确的。
JavaOCR似乎没有构建模型，它似乎构造了n个模板，其中n是字母表的大小。然后，它通过选择最小化平方误差的标签为输入分配标签。