编程G的快乐
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【人工智能】线性分类器、感知机、损失函数的选取、最小二乘法分类、模型复杂性和过度拟合、规范化

文章目录

  • Linear predictions 线性预测
  • 分类
  • 线性分类器
  • 感知机
  • 感知机学习策略
  • 损失函数的选取
    • 距离的计算
  • 最小二乘法分类
  • 求解最小二乘分类
  • 矩阵解法
  • 一般线性分类
  • 模型复杂性和过度拟合
  • 训练误差
  • 测试误差
  • 泛化误差
  • 复杂度与过拟合
  • 规范化

Linear predictions 线性预测

分类

从具有有限离散标签的数据中学习。机器学习中的主导问题

线性分类器

二元分类可以看作是在特征空间中分离类的任务(特征空间）

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        看到新的手机，很多由金属材质做的外壳，内存和闪存容量越来越大，CPU速度越来越快，对于这些改进，我们非常高兴，也非常欢迎      但是，对于手机的新设计，有几点我们也要注意      第一：手机的后盖应该能够被用户自行取下来，手机的电池的可更换性应该是必须保留的设计,
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    web framework层出不穷，特别是ruby/python,各有10+个,php/java也是一大堆 根据我自己的经验写了一个to do list,按照这个清单，一条一条的学习，事半功倍，很快就能掌握 一共25条，即便很磨蹭，2小时也能搞定一条，25*2=50。只需要50小时就能掌握任意一种web框架 各类web框架大同小异:现代web开发框架的6大元素，把握主线，就不会迷路 建议把本文
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