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机器学习：线性模型-线性回归及对数几率回归

作者：vm经典全屏 | 来源：互联网 | 2023-01-14 15:40

线性模型基本形式：f(x)w1*x1+w2*x2+w3*x3++wd*xd+b向量形式：f(x)wx+b(w指w转置w(w1,w2,w3,,wd))

线性模型基本形式：f(x)=w1*x1+w2*x2+w3*x3+...+wd*xd+b

向量形式：f(x)=w'x+b(w'指w转置w'=(w1,w2,w3,...,wd))

回归任务最常用均方误差作为性能度量，见下图

广义线性模型：

y=g^-1(w'x+b)（g^-1表示g(.)的逆函数，即g(y)=w'x+b）

如对数线性回归：lny=w'x+b，让e^(w'x+b)逼近y

广义线性模型处理二分类任务

思路：将z=w'x+b转化为0/1值

对数几率函数（s函数）：y=1/(1+e^-z)，将z映射为0~1之间的值，如下图：

求解w,b步骤如下：

机器学习

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vm经典全屏

这个家伙很懒，什么也没留下！

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