系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 如果說感知機是最最最簡單的分類算法，那么線性回歸就是最最最簡單的回歸算法，所以這一篇我們就一起來快活的用兩種姿勢手擼線性回歸吧； 算法介紹 線性回歸通過超平面擬合數據點，經驗誤差一般使用MSE ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 算法介紹 今天我們來一起學習一個除了線性回歸、多項式回歸外最最最簡單的回歸算法：嶺回歸，如果用等式來介紹嶺回歸，那么就是：\(嶺回歸 = 多項式回歸 + 懲罰項\)，\(多項式回歸 = 線性回歸 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 邏輯回歸 算法介紹 今天我們一起來學習使用非常廣泛的分類算法：邏輯回歸，是的，你沒有看錯，雖然它名字里有回歸，但是它確實是個分類算法，作為除了感知機以外，最最最簡單的分類算法，下面我們把它與感知機 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 感知機（Perceptron）是最最最簡單的機器學習算法（分類），同時也是深度學習中神經元的基礎組件； 算法介紹 感知機與邏輯回歸、SVM類似的是同樣是構建一個分割超平面來實現對數據點的分類，不同點 ...

機器學習中線性模型和非線性的區別 一、總結 一句話總結： 1)、線性和非線性的區別是是否可以用直線將樣本划分開(這個觀點是對的) 2)、線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型 3)、區分是否為線性模型，主要是看一個乘法式子中自變量x前 ...

機器學習中的線性和非線性判斷 說到線性和非線性，你的直觀理解是不是這樣： 但這種直觀理解其實不能回答下面這個問題： 那么為什么卷積操作是線性的，而ReLU是非線性的？ 很多人對線性的定義不是很清楚。 實際上，線性的定義是： F(ax+y) = aF(x) + F(y)， 其中x、y為變量 ...

。 我們在初等數學中已經學過許多簡單初等函數、線性方程的求解方法，在本文中，我們重點討論任意方程，尤其是 ...

1 非線性變換 所謂非線性變換，就是把原始的特征做非線性變換，得到一個新的特征，使用這個新的特征來做線性的分類，則對應到原始的特征空間中，相當於做了非線性的分類。非線性變換的好處是，算法將有更多的選擇，Ein可以做的更低。 例如使用二次變換： 則Z空間中的一個直線分類邊界，對應 ...