吃瓜教程2


第三章 线性模型

3.1 基本形式

基本形式

线性模型形式简单、易于建模,但却蕴涵着机器学习中一些重要的基本思想 .许多功能更为强大的非线性模 型(nonlinear model)叫可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得 .此 外,由于w直观表达了各属性在预测中的重要性,因此线性模型有很好的可解释性(comprehensibility)

3.2 线性回归

算法原理

示例

最小二乘估计

极大似然估计

线性回归 (linear regression)试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值输出标记.

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别分析

3.5 多分类学习

3.6 类别不平衡问题

3.7 阅读材料