【李宏毅机器学习笔记】4、Classification

 

【李宏毅机器学习笔记】1、回归问题（Regression）

【李宏毅机器学习笔记】2、error产生自哪里？

【李宏毅机器学习笔记】3、gradient descent

【李宏毅机器学习笔记】4、Classification

【李宏毅机器学习笔记】5、Logistic Regression

【李宏毅机器学习笔记】6、简短介绍Deep Learning

【李宏毅机器学习笔记】7、反向传播（Backpropagation）

【李宏毅机器学习笔记】8、Tips for Training DNN

【李宏毅机器学习笔记】9、Convolutional Neural Network（CNN）

【李宏毅机器学习笔记】10、Why deep？（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】11、 Semi-supervised

【李宏毅机器学习笔记】 12、Unsupervised Learning - Linear Methods

【李宏毅机器学习笔记】 13、Unsupervised Learning - Word Embedding（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 14、Unsupervised Learning - Neighbor Embedding（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 15、Unsupervised Learning - Auto-encoder（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 16、Unsupervised Learning - Deep Generative Model（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 17、迁移学习（Transfer Learning）

【李宏毅机器学习笔记】 18、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）

【李宏毅机器学习笔记】 19、Structured Learning - Introduction（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 20、Structured Learning - Linear Model（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 21、Structured Learning - Structured SVM（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 22、Structured Learning - Sequence Labeling（待填坑）

【李宏毅机器学习笔记】 23、循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）

【李宏毅机器学习笔记】 24、集成学习（Ensemble）

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【李宏毅深度强化学习】视频地址：https://www.bilibili.com/video/av10590361?p=6

课件地址：http://speech.ee.ntu.edu.tw/~tlkagk/courses_ML17_2.html

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用regression来解classification可行吗？

 以回归问题的做法来做分类问题，就是，在training data中，class 1有一个目标值为1，class 2 有一个目标值为-1。以这些数据去训练，希望在testing 阶段，能做到输入class 1 就输出接近1的值，输入class 2 就输出接近 -1 的值。

但是，实际上这是不可行的。

缺点1：

将刚才的例子画成图，理想情况就如左图那样，绿色就是分界线。

但是，也有例外，如右图，有一小部分class 1 的样本在比较远的地方（右下角）。虽然我们人眼能直接画出绿线这