机器学习:线性方法
发布日期:2021-07-01 04:10:25
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分类:技术文章
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线性回归的损失函数使用平方和,逻辑回归的损失函数使用交叉熵。
线性回归
任务和模型
获取样本数据的一些特征,看作特征空间中的点,然后寻找线去拟合样本分布。
模型表示
训练集->学习算法->假设函数(h:是从 X 到 Y 的一个关系映射,可以是线性的,也可以是非线性的)
任务的损失函数
优化(梯度下降)
多元线性回归
特征缩放
Make sure features are on a similar scale.
- better:(-1,1)
- maybe:(-1/3,1/3)or(-3,3)
学习率
正态方程
若 X 不可逆,则存在冗余的特征,或特征数量太多。
逻辑回归
假设表示
决策边界
也称为判决函数或决策函数。
损失函数
梯度下降
高级优化
通过 matlab 的 fminunc() 来实现。
多元分类:一对多
线性判别分析
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[***.192.178.218]2024年04月27日 14时22分27秒
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