【西瓜书】线性模型

最新推荐文章于 2025-01-22 13:56:36 发布
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  • 4种不同的线性模型
    • logistic回归
    • softmax回归
    • 感知机
    • 支持向量机

    这些模拟区别在于使用了不同的决策函数
    在这里插入图片描述

线性判别函数和决策边界

线性分类模型或是线性分类器，是由一个（或多个）线性的判别函数和非线性的决策函数组成。

  • 线性分类模型
    是指其决策边界是线性超平面。在特征空间中，决策平面与权重向量w正交。
lbzz
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《西瓜书》笔记03：线性模型之线性回归（1）
鸟恋旧林的博客
08-17 1513
1. 基本形式线性模型的优点：， 形式简单，易于建模。 蕴含着机器学习中一些重要思想。许多功能更为强大的非线性模型，可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射得到。 良好的可解释性：w直观地表达了各属性在预测中的重要性，使得其具有很好的解释性。权重越大，代表该属性的重要程度越高。 2. 线性回归linear regression，LR。当输出值为实数取值时，LR试图学习一个线性模型，尽可能准确的
【机器学习】西瓜书 03 线性回归模型
wyw970624的博客
09-16 784
DataWhale吃瓜 Task2
西瓜书总结—线性模型
大太阳的博客
05-31 353
西瓜书第三章—— 线性模型
m0_52127362的博客
06-21 332
机器学习线性回归
西瓜书第三章——线性模型
qq_42929168的博客
11-22 1746
西瓜书学习笔记——第三章前言一、一元线性回归0、一些基本概念1、算法原理2、线性回归的最小二乘估计和极大似然估计2.1、最小二乘法2.2、极大似然估计法3、求解ω和b3.1、凸函数3.2、海塞矩阵及其半正定性3.3、海塞矩阵的半正定性证明3.4、向量化成矩阵简化python编写4、机器学习三要素二、多元线性回归1、多元线性模型2、最小二乘法估计以及向量化3、求解ω ̂ 和矩阵求偏导的一些公式3.1、海塞矩阵的正定性3.2、矩阵求偏导简单了解及相关公式三、对数几率回归1、算法原理2、极大似然估计角度推导损失函
西瓜书《机器学习》---第三章 线性模型python代码实现
03-08
【对应博客内本章内容】 3.3 编程实现对率回归，并给出西瓜数据集3.0α上的结果 3.4 选择两个 UCI 数据集，比较 10 折交叉验证法和留一法所估计出的对...3.5 编辑实现线性判别分析，并给出西瓜数据集 3.0α 上的结果.
【机器学习-西瓜书】第3章-线性模型
wayaya112的博客
03-21 2133
3.1 基本形式 示例x由 d个属性描述， 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，即 3.2 线性回归 3.2.1 一元线性回归：for regression 给定数据集 先考虑最简单的情形：输入只有一个属性，此时线性回归试图学得: 使得. 如何确定w和b？=> 让均方误差最小化，即 基于均方误差最小化进行模型求解的方法，称为“最小二乘法 (Least Square Method)”。即找到一条直线，是所有样本导致线上的欧式距离之和最小。 最小二...
机器学习 | 西瓜书学习笔记 ch03：线性模型
Wonz
03-26 420
3.1 基本形式 f(x)=wTx+b f(x) = w^Tx+b f(x)=wTx+b 其中 w=(w1;w2;...;wd) w = (w_1;w_2;...;w_d) w=(w1​;w2​;...;wd​) 线性模型的缺陷：XOR(异或问题)解决不了，无法用一条线进行划分. 补充 梯度下降法 f(x+Δx)=f(x)+ΔxT∇f(x) f(x+\Delta x)= f(x...
周志华机器学习西瓜书第三章 线性模型学习笔记(超详细)
最新发布
Sodas的博客
01-22 848
本章笔记非常详细适合基础薄弱者，整理了很多大佬的笔记和自己的理解，希望读者认真研究仔细推敲。
【西瓜书笔记】——第三章：线性模型
锟金铐鏜鏜鏜
09-23 953
1、基本形式 定义：最简单的线性函数为： f(x)=wx+bf(x) = wx + bf(x)=wx+b 将其扩展为矩阵形式，其中xi=(xi1,xi2,xi3,…,xij)Tx_i=(x_{i1},x_{i2},x_{i3}, …, x_{ij})^Txi​=(xi1​,xi2​,xi3​,…,xij​)T表示对于单个样本xi，它拥有j个不同的特征，而针对每个特征的重要度不同，自然有权重矩阵： ...
西瓜书笔记--第三章 线性模型
mi1kyy的博客
03-20 422
3.1 基本形式 线性模型（linear model）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即：f(x)=w1x1+w2x2+…wdxd+b 线性模型的优势：形式简单、易于建模、可解释性好（通过w直观地表达了各属性在预测中的重要性） 从线性模型到非线性模型可以通过引入层级结构/高维映射的方式来实现 3.2 线性回归 给定数据集D={(x1,y1),(x2,y2),…(xm,ym)} 其中xi=(xi1,xi2,…xid) ,yi∈R。线性回归试图学得一个模型准确地预测实值输出标记，即：f(xi)=
【西瓜书笔记】线性模型
刘小胖的博客
12-03 253
基本形式 线性模型(linear model)试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+b f(x)=w_{1}x_{1} + w_{2}x_{2} + ... + w_{d}x_{d} + b f(x)=w1​x1​+w2​x2​+...+wd​xd​+b 一般用向量形式写成 f(x)=wTx+b f(x)=w^\mathrm{T}x...
西瓜书-2线性模型
yxyibb
06-25 598
线性模型 2019-06-24 00:00 至 2019-06-25 23:59 学习时长：6/24——6/25 任务标题：线性模型 任务简介：学习西瓜书3.1/3.2/3.3，观看西瓜书公式推导学习指南和线性模型公式推导视频 任务详解：这部分就是我们要学习的第一个机器学习模型，线性模型，一个简单而重要的模型，前两节主要讲线性回归，这个就是我们过去学过的最小二乘法的内容，相信大家都不陌生的。而第...
西瓜书读书笔记之线性模型
wxl1999的博客
02-21 212
突然发现线性模型这一章没写，补上！ 思维导图：  
西瓜书 3 线性模型
weixin_40599519的博客
07-27 180
西瓜书笔记ML(三)：线性模型
MENG_DOUDOU的博客
03-11 688
西瓜书笔记 ML(三)：线性模型（linear model） 标签（空格分隔）： ML 一、基本形式 目标是习得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数（具体为向量w和b）： f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+...+w_dx_d+b 向量形式为： f(x)=wTx+bf(x)...
【机器学习】西瓜书笔记（二）-线性模型
hypc9709的博客
11-22 1307
本文主要记录《机器学习》第三章-线性模型的部分内容。 线性模型基本形式 线性模型的向量形式： f(x)=wTx+bf(\bm x) = \bm w^T \bm x + b f(x)=wTx+b线性模型形式简单、建模也容易，权重向量w\bm ww直观表达了输入样本x\bm xx各个特征维度在预测中的重要性，从而具有很好的可解释性（comprehensibility），这是线性模型的优点。 另外，线性模型蕴涵机器学习的一些重要思想，许多功能更为强大的非线性模型（nolinear model）是在线性模型的基础上
【西瓜书-读书笔记】第三章 线性模型
土豆洋芋山药蛋的博客
05-16 475
第三章 线性模型 假设样本的属性有ddd个，所有的样本为x=(x1;x2;⋯ ;xd)x=(x_1;x_2;\cdots ;x_d)x=(x1​;x2​;⋯;xd​)，则线性模型是学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即 f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wdxd+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+\cdots +w_dx_d+bf(x)=w1​x1​+w2...
机器学习简介：模型评估、线性模型和深度学习
线性回归是线性模型的一种，通过在数据集上建立线性模型，建立代价函数，以优化代价函数为目标确定模型参数从而得到模型用以后续的预测。代价函数通常是均方误差，衡量预测值与数据集真实值之间差距的函数。 二分类...
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