《机器学习》二刷超详细笔记 第三章 线性模型_机器学习线性模型总结笔记

学习目录

• 1、基本形式
• 2、线性回归
• 3、对数几率回归
• 4、线性判别分析
• 5、多分类学习
• 6、类别不平衡问题

1、基本形式

我们在初中学习直线方程时，知道了直线方程的斜截式表示：y=kx+b，其中k是斜率，b是截距，这也是高中解析几何中最常用的式子，其实这一章都在讲直线的表示形式。

线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数。

其中w=(w1,w2,…wn)，就是广为人知的权重因子，b是偏置值。

举个栗子：在西瓜数据集中，学习器学习的模型为：