《机器学习》 周志华学习笔记第三章 线性模型(课后习题)python 实现
线性模型
一、内容
1.基本形式
2.线性回归:均方误差是回归任务中最常用的性能度量
3.对数几率回归:对数几率函数(logistic function)对率函数是任意阶可导的凸函数,这是非常重要的性质。
4.线性判别分析(LDA 是一种降维的方法)
5.多分类学习:
5.1基于一些基本策略,利用二分类学习器来解决多分类问题,拆分策略:一对一(OvO)一对其余(OvR)多对多(MvM):MvM的一种常用技术,纠错输出码(Error Correcting Output Codes,ECOC)
6.类别不平衡问题:1.欠采样2.过采样3.阈值移动
二、习题
1.试分析在什么情况下,在以下式子中不比考虑偏置项b。
在线性回归中,所有参数的确定都是为了让残差项的均值为0且残差项的平方和最小。在所有其他参数项确定后,偏置项b(或者说是常数项)的变化体现出来的就是拟合曲线的上下整体浮动,可以看做是其他各个解释变量留下的bias的线性修正。因此在线性拟合过程中是需要考虑偏置项的。
但是参考其他人答案,可以对训练集每个yangben都减去第一个yangben,然后对新的yangben做线性回归,这样就消除了b,只需要用模型y=wt。
2.试证明,对于参数w,对率回归(logistics回归)的目标函数(式1)是非凸的,但其对数似然函数(式2)是凸的。
3.https://github.com/makang101/MachineLearning/tree/master/chapter3linearmodel
4.未完成
5.https://github.com/makang101/MachineLearning/tree/master/chapter3linearmodel
6.在当前的维度如果不可分,选择选择适当的映射方法,使其在更高维度上线性可分。
参考https://blog.csdn.net/icefire_tyh/article/details/52069025
http://www.cnblogs.com/zhusleep/p/5621932.html
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