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RSS订阅原创 机器学习 线性判别分析（linear discriminant analysis）
一、基本原理1. 模型形式LDA模型主要用于分类数据的降维，往往每个样本会有很多属性以及一个所属类别，假设有d个属性，那么样本空间就是d维的，通过LDA模型可以将d维数据投影到某个超平面，从而降低维度。这个超平面也不是随便选择的，它需要同一类的样本投影到超平面后距离尽量小，同时，不同类的样本投影到超平面后距离又要尽量大。说白了就是映射到超平面后，相当于聚了个类，同一类的尽量待在一块，不同类...
2018-07-18 21:20:14
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原创 机器学习 逻辑回归模型（logistic regression）
一、基本原理1. 模型形式假设数据集，其中有d个属性，则模型如下所示： 其中，，该模型主要用于二分类问题，所以的取值通常为0或1。2. 模型求解针对某一个样本,带入模型中可得 ...
2018-07-17 16:41:51
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原创 机器学习 线性回归模型（linear regression）
一、基本原理1. 模型形式 假设数据集为，对于每个，有个属性。则模型如下 其中，，2. 模型求解 模型预测值与实际值越接近，则模型越好，所以定义损失函数 当损失函数取到最小值时，模型最优。即当损失函数对w的导数为0时，取得最小值，考虑到矩阵求导后的结果存在可不可逆的情况，故更改损失函数的表达形式，写成标量的形式来进行...
2018-07-16 16:45:36
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空空如也
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