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机器学习小抄
高斯判别分析
最大似然估计
函数间隔代表了我们认为特 因此函数间隔代表了我们认为特 征是正例还反的确信度。
最优分类器问题:
拉格朗日对偶:
等式约束:
不等式约束问题:
我们定义拉格朗日共识:
核函数:
坐标上升法:
函数间隔:
几何间隔:
,为函数间隔
Logistic:假设函数:
形式化:
典型机器学习过程:
线性回归 估计函数:
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梯度下降法:
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选用误差函数为平方和的概率解释
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