机器学习基石笔记:11 Linear Models for Classification
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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