分类的学习资料-用于分类的几个线性模型下载

weixin_39821526 2019-07-05 05:00:15

该ppt简单介绍了用于分类的几个线性模型：生成模型；概率判别模型；拉普拉斯近似以及贝叶斯回归
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线性模型0. 写在前面1. 线性模型2. 用于回归和分类回归问题分类问题3. 分类任务的几个问题3.1 如何解决非线性的分类问题3.2 如何解决多分类问题：三种解决 0. 写在前面今天对线性模型做一个总结，围绕以下两个点理一理思路：判别函数 - 决策函数；线性模型 - 线性模型各类拓展具体沿着以下几个问题展开： 1. 生成方法与判别方法 2. 判别函数与决策函数 3. 线性模型 4. 广义...

理论部分这一部分主要是为了证明为什么可以使用线性回归和逻辑斯蒂回归来做二元分类问题。我们想要将已知的线性模型应用到二分类甚至是多分类的问题。我们已知的线性模型有如下的三种，它们有一个共同的地方是都会利用输入的特征计算一个加权和 s=wTxs = w^Tx。线性分类不好解，因为想要最小化E0/1(w)E_{0/1}(w)被证明是一个NP难问题。但相比之下，线性回归和逻辑斯蒂回归

线性分类模型1 回归和分类的区别2 四种线性分类模型2.1 logistic模型（二分类）2.1.1logistic模型原理2.1.2怎么求参数softmax模型（多分类）感知器支持向量机记录第三章的碎碎念。 1 回归和分类的区别首先来阐述一下分类和回归的区别！（1）分类：是给定一组数据，通过训练集得到它所对应的类别，是对离散变量的预测。（2）回归：给定一组连续的数据，得到输出值，是对连续变量的预测。通过一个例子来理解，特征是房屋面积，朝向，层数，输出值为房屋价格，有一组新的面积朝向层数是已知数据

机器学习可以解决很多问题，其中最为重要的两个是回归与分类。这两个问题怎么解决，它们之间又有什么区别呢？以下举几个简单的例子，以给大家一个概念 1. 线性回归回归分析常用于分析两个变量X和Y 之间的关系。比如 X＝房子大小和 Y＝房价之间的关系， X=(公园人流量，公园门票票价）与 Y=(公园收入) 之间的关系等等。那么你的数据点在图上可以这么看现在你想找到房

基本形式问题描述：给定由d个属性描述的示例x=(x1;x2;x3…xd)，其中xi是x的第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测函数，函数形式：f(x) = w1x1+w2x2+…wdxd+b, 向量形式：例：西瓜问题中学的“f好瓜（x）=0.2x色泽+0.5x根蒂+0.3*x敲声+1”，则意味着可通过综合考虑色泽、根蒂和敲声来判断瓜好不好，由式子可以看出，其中根蒂最要紧，而敲声比色泽更重要。非线性模型可以在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得。线性回归

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