摘要：
（1）判别式模型（Discriminative Model）是直接对条件概率p(y|x;θ)建模。常见的判别式模型有线性回归模型、线性判别分析、支持向量机SVM、神经网络、boosting、条件随机场等。 举例：要确定一个羊是山羊还是绵羊，用判别模型的方法是从历史数据中学习到模型，然后通过提取这只羊 阅读全文
posted @ 2018-11-07 15:02 Charlie_ODD 阅读(668) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
虽然叫做“回归”，但是这个算法是用来解决分类问题的。回归与分类的区别在于：回归所预测的目标量的取值是连续的（例如房屋的价格）；而分类所预测的目标变量的取值是离散的（例如判断邮件是否为垃圾邮件）。当然，为了便于理解，我们从二值分类（binary classification）开始，在这类分类问题中，y 阅读全文
posted @ 2018-11-07 14:52 Charlie_ODD 阅读(450) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要：
线性回归 线性回归是很常见的一种回归，线性回归可以用来预测或者分类，主要解决线性问题。 最小二乘法 线性回归过程主要解决的就是如何通过样本来获取最佳的拟合线。最常用的方法便是最小二乘法，它是一种数学优化技术，它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。 阅读全文
posted @ 2018-11-07 14:35 Charlie_ODD 阅读(728) 评论(0) 推荐(0) 编辑