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摘要: 机器学习西瓜书笔记 3.6、类别不平衡问题 一、总结 一句话总结: 【类别不平衡(class-imbalance)】就是指【分类任务中不同类别的训练样例数目差别很大】的情况. 我们经常会遇到类别不平衡,【例如在通过拆分法解决多分类】问题时,即使原始问题中不同类别的训练样例数目相当,在使用OⅴR、Mv 阅读全文
posted @ 2020-11-29 15:16 范仁义 阅读(165) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习西瓜书笔记 3.5、线性判别分析多分类学习 一、总结 一句话总结: 就是利用【二分类学习器来解决多分类问题】 最经典的拆分策略有三种:【“一对一”】(One vs. One,简称OvO)、【“一对其余”】(One vs. Rest,简称OvR)和【“多对多”】(Many vs. Many,简 阅读全文
posted @ 2020-11-29 09:02 范仁义 阅读(355) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习西瓜书白话解读笔记 0309-0310、逻辑回归 一、总结 一句话总结: 【不是得到y和x的关系】,而是得到【ln(y/(1-y))与x的关系】,而ln(y/(1-y))就是对数几率, $$y = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - ( w ^ { T } x + b ) } 阅读全文
posted @ 2020-11-29 08:12 范仁义 阅读(221) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 机器学习西瓜书笔记 3.4、线性判别分析 一、总结 一句话总结: 【线性判别分析(Linear Discriminant Analysis,简称LDA)】是一种经典的【线性学习方法】,在【二分类问题】上因为最早由 Fisher,1936]提出,亦称“Fisher判别分析” 1、线性判别分析LDA的思 阅读全文
posted @ 2020-11-29 06:49 范仁义 阅读(309) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 拉格朗日乘子 是什么 一、总结 一句话总结: 基本的【拉格朗日乘子法(又称为拉格朗日乘数法)】,就是【求函数 f(x1,x2,...) 在 g(x1,x2,...)=0 的约束条件下的极值】的方法。 其【主要思想】是引入一个【新的参数 λ (即拉格朗日乘子】),将【约束条件函数与原函数联系】到一起, 阅读全文
posted @ 2020-11-29 06:31 范仁义 阅读(1191) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 线性回归和逻辑回归的关系 一、总结 一句话总结: 【需求是让f(x)来拟合[0,1]】,这个时候应该怎么做呢。拟合[0,1]就是【二分类】的问题。 【阶跃函数不连续,不可导】,所以就【用sigmoid】,所以就是逻辑回归了 逻辑回归:$$y = \frac { 1 } { 1 + e ^ { - ( 阅读全文
posted @ 2020-11-29 04:34 范仁义 阅读(636) 评论(0) 推荐(0) 编辑