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  • 三、回归问题与应用

    有监督学习类似于学习数学,先做题 对答案,然后老师出卷子进行月考

    无监督学习  挖掘数据 需要与环境交互

    回归问题数学用语比较多,但是对大学高数部分熟悉的话,应该不是问题。

    线性回归

      损失函数(loss function,优化方向,评估方式)/代价函数/目标函数

         找到最好的权重/参数

        如何衡量最好?

       最小化损失函数

          凸函数

          (基于已有的训练集找到最优)

          多元时

          

    线性回归与GD

      梯度下降(逐步最小化损失函数)

                 

          学习率!  α决定的是步长,步长大或者小都会有问题

          更好的学习率但是会消耗更多的计算资源

        模型的状态

        

        

            判断边界

          

          最后的表达形式

          

           二分类与多分类

           one vs one

          one vs rest/all

    (此部分内容较多,需要反复学习)

    作业题:

    美国旧金山犯罪问题

    生物分子信息判定

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  • 原文地址:https://www.cnblogs.com/qianyuesheng/p/8453502.html
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