一、二元分类的线性模型

线性分类、线性回归、逻辑回归:

可视化这三个线性模型的代价函数,

SQR、SCE的值都是大于等于0/1的。

理论分析上界:

将回归应用于分类:

线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化。

二、随机梯度下降

两种迭代优化模式:

利用全部样本------>利用随机的单个样本,

梯度下降------>随机梯度下降。

SGD与PLA的相似性:

当迭代次数足够多时,停止。

步长常取0.1。

三、使用逻辑回归的多分类问题

是非题------>选择题:

每次识别一类A,将其他类都视作非A类,

结果出现问题。

将是不是A类变为是A类的可能性:软分类,

分别计算属于某类的概率,取概率值最大的类为最后的分类结果。

OVA总结:

注意每次计算一类概率时都得利用全部样本。

四、使用二元分类的多分类问题

OVA经常不平衡,即属于某类的样本过多时,分类结果往往倾向于该类。

为更加平衡,使用OVO。

OVA保留一类,其他为非该类,每次利用全部样本;

OVO保留两类,每次只利用属于这两类的样本,

通过投票得出最终分类结果。

OVO总结:

OVA vs OVO:

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