第四章 线性判据与回归

线性判据与回归

线性判据基本概念

  • 生成模型
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  • 判别模型
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  • 优势：快速、直接省去了耗时的高维观测似然概率估计

最简单的判别模型

  • 线性判据
    定义：
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    数学表达：
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    决策边界方程：
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    任意样本到决策边界的距离：
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线性判据学习概述

  • 目标函数
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  • 约束条件
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并行感知机算法

  • 预处理
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    几何解释
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  • 目标函数
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  • 梯度下降法
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  • 参数更新
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总结

算法流程：
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串行感知机

  • 概述：
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  • 流程
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  • 步长与收敛性

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  • Fisher 线性判据
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  • 目标函数
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    优化
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  • 最优参数解
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  • 决策边界方程
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支持向量机基本概念

  • 概念
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  • 重新表达
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  • 支持向量
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    间隔计算
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  • 目标函数
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拉格朗日乘数法

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  • 拉格朗日函数（等式约束）
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  • 不等式约束
    情况1
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    情况2
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拉格朗日对偶问题

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支持向量机学习算法

1）构建拉格朗日函数
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2）构建对偶函数
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  • 决策过程
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原文地址：https://www.cnblogs.com/sy57/p/12826237.html