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一、二元分类的线性模型






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:

若利用全部样本 ------> 利用随机的单个样本,则梯度下降 ------> 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。由硬分类变为了软分类。

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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