《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（1）--凸函數、損失函數、線性模型的基本形式、線性回歸、w* 的代碼實現
一、預備知識 1、凸函數 凸函數：對於一元函數f(x)，如果對於任意tϵ[0,1]均滿足 f(tx1+(1−t)x2) ≤ tf(x1)+(1−t)f(x2) 。 凸函數特征： （1）凸函數的割線在函數曲線的上方。 （2）凸函數具有唯一的極小值，該極小值 ...
原文：《機器學習(周志華)》筆記--線性模型（3）--邏輯回歸思想、概率計算、sigmoid 函數、邏輯回歸的損失函數計算
四 邏輯回歸 邏輯回歸是屬於機器學習里面的監督學習，它是以回歸的思想來解決分類問題的一種非常經典的二分類分類器。由於其訓練后的參數有較強的可解釋性，在諸多領域中，邏輯回歸通常用作baseline模型，以方便后期更好的挖掘業務相關信息或提升模型性能。 邏輯回歸思想 當一看到 回歸 這兩個字，可能會認為邏輯回歸是一種解決回歸問題的算法，然而邏輯回歸是通過回歸的思想來解決二分類問題的算法。 邏輯回歸的基 ...
2020-02-01 10:40 0 751 推薦指數：
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