[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记3之__线性分类器

本文概述了机器学习和数据科学的核心概念,包括线性分类器、逻辑判别、支持向量机等,以及它们在不同场景的应用,强调了理论与实践之间的联系。

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    1,线性分类器主要优点是他们的简化和计算吸引力

    2,线性判别函数和决策超平面

    3,感知器算法

    4,最小二乘法:均方误差估计;随机近似和LMS算法;方差和估计

    5,均方估计回顾:均方误差回归;MSE估计后验概率;Bias-Variance困境

    6,逻辑判别

    7,支持向量机:可分类别;不可分类别;多类情形;V-SVM; 支持向量机:几何的观点;减少凸壳(reduceconvex hulls)


PS:现在看来暂时只能写一下本书框架性的东西,具体内容理论性太强大,很繁琐,有时间慢慢啃了。以后用到再到书里查吧。

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