06.逻辑回归

文章目录

Generate Model

假设样本符合高斯分布

即找 μ \mu μ和 σ \sigma σ

优化

共用 Σ \Sigma Σ减少参数,降低过拟合

也称linear model

边界为线性证明

损失函数



比较


逻辑回归不能用均方误差


Generative v.s. Discriminative


Multi-class Classification

逻辑回归的限制

做不了,因为边界是一条直线

可以通过线性变换到另一个线性空间中,重新定义特征向量

自己找线性变换

相关推荐
Naomi5211 小时前
Trustworthy Machine Learning
人工智能·机器学习
星霜旅人1 小时前
K-均值聚类
人工智能·机器学习
机器鱼2 小时前
1.2 基于卷积神经网络与SE注意力的轴承故障诊断
深度学习·机器学习·cnn
无难事者若执4 小时前
新手村:逻辑回归-理解03:逻辑回归中的最大似然函数
算法·机器学习·逻辑回归
达柳斯·绍达华·宁4 小时前
自动驾驶04:点云预处理03
人工智能·机器学习·自动驾驶
IT从业者张某某5 小时前
机器学习-04-分类算法-03KNN算法案例
算法·机器学习·分类
补三补四5 小时前
k近邻算法K-Nearest Neighbors(KNN)
人工智能·机器学习
databook6 小时前
线性判别分析(LDA):降维与分类的完美结合
python·机器学习·scikit-learn
硅谷秋水6 小时前
大语言模型智体的综述:方法论、应用和挑战(下)
人工智能·深度学习·机器学习·语言模型·自然语言处理