NTU-Coursera机器学习:多類別分类和非线性转换

linear分类模型

在上一讲中，我们了解到线性回归和logistic回归一定程度上都可以用于线性二值分类，因为它们对应的错误衡量(square error, cross-entropy) 都是“0/1 error” 的上界。

三个模型的比较

分析Error Function

本质上讲，线性分类（感知机）、线性回归、logistic回归都属于线性模型，因为它们的核心都是一个线性score 函数：

只是三个model 对其做了不同处理：线性分类对s 取符号；线性回归直接使用s 的值；逻辑斯蒂回归将s 映射到(0,1) 区间。为了更方便地比较三个model，对其error function 做一定处理：

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