机器学习（周志华）_第三章线性模型

最新推荐文章于 2024-08-24 00:16:41 发布
原创 最新推荐文章于 2024-08-24 00:16:41 发布 · 1.4k 阅读 · 7 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。

博客内容为第三章线性模型的知识点梳理，聚焦信息技术领域中线性模型相关知识，有助于了解该模型的要点。
第三章线性模型的知识点梳理
周志华机器学习西瓜书第三章 线性模型学习笔记(超详细)
Sodas的博客
01-22 1105
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。
#《机器学习》_周志华(西瓜书)&南瓜书__第3章 线性模型
weixin_46034116的博客
06-02 296
5.24
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-03多分类学习与类别不平衡处理
vanilla698的博客
04-23 910
我们在上一节介绍了「线性判别分析（LDA）」，LDA的从二分类任务可以推广到多分类任务中。而现实中常遇到的多分类学习任务。有些二分类的学习方法可以直接推广到多分类，但是更多情况下是基于一些策略，利用二分类学习器来解决多分类的问题。
《机器学习》--周志华 （第三章学习笔记）
Cristal_yin的博客
07-30 2541
线性模型基本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，即f(x)=w1x1+w2x2+...+wdxd+bf(x) = w_1x_1 + w_2x_2+ ... +w_dx_d +b一般用向量形式写成f(x)=wTx+bf(x) = w^Tx + b线性模型形式简单、易于建模，但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想。线性回归 线性模型线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测
周志华版机器学习第三章习题答案
weixin_43518584的博客
04-17 1万+
原文参考链接：https://blog.youkuaiyun.com/icefire_tyh/article/details/52065224 习题 3.1 3.2 如果一个多元函数是凸的，那么它的Hessian矩阵是半正定的 3.3 #导入需要的包 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.model_selectio...
《机器学习（周志华）》Chapter3 线性模型
周博的博客
03-30 538
本章介绍线性模型，性模型能解决哪些现实中的问题？主要有对连续数据的预测（回归问题）、二分类问题、线性判别分析（LDA）和多分类问题。一、单变量线性回归、多变量线性回归1、线性回归基本形式：目的是训练出一组w和b使得y≈f(x)，一般用均方误差度量即：（上式也可以理解为求数据到直线的欧式距离最小）要求出最小值，对3.4式求导后等于零即可求出：2、多变量线性回归：基本形式：同理也是试图训练出w和b使得...
周志华 《机器学习》之 第三章（线性模型）概念总结
不系之舟的专栏-QQ讨论群331590339
08-12 3515
阅读之后，根据周志华老师对本章节的安排，首先从线性模型的基本形式入手，逐渐引入线性回归、对数几率回归、线性判别分析（LDA）、多分类学习等多种线性模型，最后针对类别不平衡问题总结了一些相关的解决思路 1）线性模型的基本形式 一般用向量形式写成 f(x)=wTx+bf(x) = w^Tx+b 线性模型形式简单、易于建模，却蕴涵着机器学习中的一些重要的基本思想。许多功能更为强大的线性模型（nonl
《机器学习》周志华-CH3（线性模型）
最新发布
一名混沌的大学生
08-24 1355
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称 LDA)是一种经典的线性学习方法,在二分类问题上因为最早由|Fisher,1936]提出,亦称“Fisher 判别分析”类别不平衡指分类任务中不同类别训练样例数目相差较大的情况，如998个反例，2个正例，如果全判反，编码矩阵有多种形式，常见二元码（正、反例），三元码（正，反，停用类）。维向量,例如属性“瓜类”的取值“西瓜”、“南瓜”、“黄瓜”可转化为。同等长度编码，理论上，任意两类之间编码距离越远，纠错能力越强。
《机器学习by周志华》学习笔记-线性模型-02对数几率回归与线性判别分析
vanilla698的博客
04-17 1543
上一节我们考虑了线性模型的回归学习，但是想要做分类任务就需要用到上文中的广义线性模型。当联系函数连续且充分光滑，考虑单调可微函数。多分类与二分类的线性判别分析（LDA）
《机器学习》周志华(西瓜书)学习笔记 第三章线性模型
sdm12345的博客
05-11 1996
**3.1 基本形式 3.2 线性回归 3.3 对数几率回归 3.4 线性判别分析 3.5 多分类学习 3.6 类别不平衡问题**
国科大模式识别与机器学习第三章作业答案.rar
01-17
这里面是我的答案，包括有一个答案的pdf，一个感知器算法cpp文件，一个可执行exe,均为自己完成，仅供参考。
吴恩达机器学习课后习题三及答案
11-02
吴恩达coursera机器学习课程课后习题，可以成功提交coursera审核
机器学习 习题答案
12-09
机器学习 习题答案 2.6 完成变型空间表示定理的证明（定理2.1） 定理2.1：变型空间表示定理 领X为一任意的实例集合，H为X上定义的布尔假设的集合。令c：X{0,1}为X上定义的任一目标概念，并令D为任一训练样例的集合{}。对所有的X，H，c，D以及良好定义的S和G： 证明：对VSH，D中任一h： ①当h∈S时，取s＝h，则有h≥gs成立 ②当hS时，即 (h1H）[(h>gh1)∧Consistent(h1,D)] 若h1S，显然h≥gs成立；
机器学习(周志华)知识点总结——第3章 线性模型（后期上传word/PDF）
画地为牢的博客
06-17 293
3.1 基本形式 3.2 线性回归
机器学习(周志华) 参考答案 第三章 线性模型 3.3
濯君
08-28 6372
一：matlab实现 1.数据的Excel处理 2.代码 # -*- coding: utf-8 -*- old_l = 0; n = 0; b = [0;0;1]; %对应书中（3.25）下的B=(w;b)，因为x有两个属性：密度，含糖率，所以有b三行，还有一个是w*x+b中的b。 x = xlsread('E:\Program Files\octave\西瓜3.0.xlsx'...
机器学习(周志华) 参考答案 第三章 线性模型 3.4
濯君
08-28 3735
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率回归的错误率。 选取了UCI上iris数据集，内部共150个数据，3种类别，每类50个样本。 每次选择两类做二分类计算，做3轮计算。每轮选取100个样本，10折法选45正45反，剩下10个作为验证，一共10组，共验证100例；留一法每次留1个做验证，一共100组，也是100例。每个方法最终验证300例，直接比较错误分类的个数...
《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)
热门推荐
weixin_45626630的博客
11-24 1万+
《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题) 文章目录《机器学习》周志华课后习题答案——第三章 (1-7题)一、试析在什么情形下式(3.2)中不必考虑偏置项b.二、试证明，对于参数w,对率回归的目标函数(3.18)是非凸的,但其对数似然函数(3.27)是凸的.三、编程实现对率回归,并给出西瓜数据集3.0α上的结果.四、选择两个UCI数据集,比较10折交叉验证法和留--法所估计出的对率回归的错误率.五、编程实现线性判别分析,并给出西瓜数据集3.0a上的结果.六、线性判别分析仅在线性可分数据上能获得理
机器学习第三章
Smile_Smilling的博客
09-24 1525
1.线性模型的基本形式(P53)        给定d个属性描述，预测函数如下形式          一般向量形式                                                                                    （3.2） 其中,为列向量。w和b学得之后，就可以确定模型。 2.线性回归         给定数据集，...
机器学习实战第三章课后练习答案
YCF8746的博客
07-31 2002
本文为机器学习实战：基于Scikit-Learn、Keras和TensorFlow(原书第2版)该书第三章：分类的课后习题答案。
机器学习周志华 线性模型思维导图
06-16
机器学习领域中的周志华，通常指的是北京大学计算机科学技术系的周志华教授，他是机器学习领域的知名学者，特别在统计学习方法和线性模型方面有着深入的研究和丰富的经验。他的《统计学习方法》这本书对中国机器学习...
评论 1
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值