机器学习中的一些基本概念
来源:互联网 发布:阿玛迪斯战记 数据 编辑:程序博客网 时间:2024/06/07 15:47
1,线性回归,logistic(对数几率)回归:
线性回归学习y=wTx+b中的w和b,logistc回归是通过logistic函数y’=f(y)将y映射到(-1,1)的类似阶梯函数,实现二分类,y’值代表从属于某一类的概率。
2,线性判别分析(LDA)和支持向量机:
在二分类问题中LDA目的在于找到一条过原点直线y=wTx(即求解w),使得训练集中的样本映射到该直线后,同类中的协方差尽可能小,异类的投影点尽可能远(类中心距离尽可能大)。通过定义类内散度矩阵和Sw和类间散度矩阵Sb,问题幻化为最大化Sw和Sb的“广义瑞利熵”J=wTSbw/wTSww
支持向量机:在二分类问题中,超平面y=wTx+b为分类平面,wTxi+b>=1,yi=+1;wTxi+b=-1,yi=-1.其中是的等号成立的点为支持向量,最大化两个异类支持向量到超平面的距离之和。
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