ElE rookie
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机器学习中分类问题的初步

分类任务

机器学习中分类问题的初步_第1张图片做人脸辨识也可以是分类，手写字识别也可以是

机器学习中分类问题的初步_第2张图片

用回归来预测分类，因为回归会惩罚那些太正确的分类，反而得到的结果是不好的，还有一个问题 如果你把class 1当作1，class 2当作2，class 3当3，这样做就相当于默认了 class 1 2相近

机器学习中分类问题的初步_第3张图片

二元分类的任务的步骤

机器学习中分类问题的初步_第4张图片

类别的个数的概率

机器学习中分类问题的初步_第5张图片

水系中某一个品种的概率

机器学习中分类问题的初步_第6张图片


如果找到了高斯分布
就可以找打了纪律
某一向量的几率
问题就是如何找高斯分布
很多个高斯函数都能sample出来个这79个点
但是越左下的能大可能sample出来
L(u,$)是衡量不同的高斯分布sample出这79个点的几率大小好坏=f0*f1*f2*****等
找到最大的u和$的值 也就是最好的高斯分布

机器学习中分类问题的初步_第7张图片

机器学习中分类问题的初步_第8张图片


 

这样我们就可以开始做分类问题了

机器学习中分类问题的初步_第9张图片

二维空间不是很好，看更高维，结果做了更高层发现效果也一般，不同系给同一个方差，减少overfitting的概率

机器学习中分类问题的初步_第10张图片

机器学习中分类问题的初步_第11张图片

机器学习中分类问题的初步_第12张图片


强迫共用同一个方差
称为linear model
如果考虑更多的向量特征，就得到更高的正确率
 

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机器学习中分类问题的初步_第14张图片


函数也不一定是高斯分布
可能也是伯努利分布
特别是binary 分类
 

机器学习中分类问题的初步_第15张图片


有趣的事会出现
方差一般是共用的
考察z的函数后发现
 

机器学习中分类问题的初步_第16张图片

机器学习中分类问题的初步_第17张图片

所以这里说明了 我共用了方差 我们就得到线性的了

这么麻烦的话 我们可以直接找出w和b吗？再深入探究！

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按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他