大佬教程收集整理的这篇文章主要介绍了线性分类器,大佬教程大佬觉得挺不错的,现在分享给大家,也给大家做个参考。
Softmax回归是多分类,其他都是二分类
(f(x;w,b)=w^Tx +b ,yin R)
(g(f(x;w))=begin{Cases} 1 & if f(x;w)>0\ 0& if f(x;w)<0\ end{Cases})
({(x^{(n)}),y^{(n)}}_{n=1}^{N})
(x^{(n)}in mathbb{R}^D) (y^{(n)}in{0,1})
(g(f(x;w))=begin{Cases} 1 & if f(x;w)>0\ 0& if f(x;w)<0\ end{Cases})
(0-1函数:mathcal{L}_{01}(y,g(f(x;w)))=I(yne g(f(x;w)))- 不可求导)
({(x^{(n)}),y^{(n)}}_{n=1}^{N})
(x^{(n)}in mathbb{R}^D) (y^{(n)}in{1,2,...,C},C>2)
(0-1函数:mathcal{L}_{01}(y,g(f(x;w)))=I(yne g(f(x;w)))- 不可求导)
(一种改进的"一对其余"方式,共需要C个判别函数) (f_c(x;w_C)=w_c^T+b_c,cin {1,2,...,C}) ("argmax"方式的预测函数定义为) (y=argmax_{C=1}^C f_c(x;w_C))
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