系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 如果说感知机是最最最简单的分类算法，那么线性回归就是最最最简单的回归算法，所以这一篇我们就一起来快活的用两种姿势手撸线性回归吧； 算法介绍 线性回归通过超平面拟合数据点，经验误差一般使用MSE ...

系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 算法介绍 今天我们来一起学习一个除了线性回归、多项式回归外最最最简单的回归算法：岭回归，如果用等式来介绍岭回归，那么就是：\(岭回归 = 多项式回归 + 惩罚项\)，\(多项式回归 = 线性回归 ...

系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 逻辑回归 算法介绍 今天我们一起来学习使用非常广泛的分类算法：逻辑回归，是的，你没有看错，虽然它名字里有回归，但是它确实是个分类算法，作为除了感知机以外，最最最简单的分类算法，下面我们把它与感知机 ...

系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 感知机（Perceptron）是最最最简单的机器学习算法（分类），同时也是深度学习中神经元的基础组件； 算法介绍 感知机与逻辑回归、SVM类似的是同样是构建一个分割超平面来实现对数据点的分类，不同点 ...

机器学习中线性模型和非线性的区别 一、总结 一句话总结： 1)、线性和非线性的区别是是否可以用直线将样本划分开(这个观点是对的) 2)、线性模型可以是用曲线拟合样本，但是分类的决策边界一定是直线的，例如logistics模型 3)、区分是否为线性模型，主要是看一个乘法式子中自变量x前 ...

机器学习中的线性和非线性判断 说到线性和非线性，你的直观理解是不是这样： 但这种直观理解其实不能回答下面这个问题： 那么为什么卷积操作是线性的，而ReLU是非线性的？ 很多人对线性的定义不是很清楚。 实际上，线性的定义是： F(ax+y) = aF(x) + F(y)， 其中x、y为变量 ...

。 我们在初等数学中已经学过许多简单初等函数、线性方程的求解方法，在本文中，我们重点讨论任意方程，尤其是 ...

1 非线性变换 所谓非线性变换，就是把原始的特征做非线性变换，得到一个新的特征，使用这个新的特征来做线性的分类，则对应到原始的特征空间中，相当于做了非线性的分类。非线性变换的好处是，算法将有更多的选择，Ein可以做的更低。 例如使用二次变换： 则Z空间中的一个直线分类边界，对应 ...