机器学习基础笔记一

Posted on 2018-05-08 17:38  happyxerxes  阅读(81)  评论(0编辑  收藏  举报

监督学习

非监督学习:学习结构化知识

强化学习

 

监督学习:

线性回归模型:输出y是连续的

Logistic回归模型(实际上不是回归问题,是分类问题):输出y是0,1离散的

 

Logistic回归模型:

Sigmoid函数:将任何输入变成0与1之间的输出,也用来表示概率

softmax函数:将多个输入变成总和为1的输出,

 

图片

 

且cost函数有变化,变成二分类专用函数或者交叉熵(衡量两个分布相似性)

 

梯度下降法:w=w-a(dcost/dw)  使cost变小

反向传播算法(链式法则)

 

有各种优化算法,但都是先算出各个参数的梯度,下一节介绍各种优化算法