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机器学习---算法学习
朴素贝叶斯公式
Hmm隐马尔科夫
动态规划:
线性回归:
逻辑回归(sigmoid):在线性组合的基础上加了个非线性的激活函数,用于解决二分类问题,softmax,用于解决多分类问题。
集成学习(连续模型):针对错误的模型进行训练,设置多个模型,每个模型都有不同的权重,逐层进行逻辑回归、或则其他逐层激活函数~ ,集成学习是一种学习策略,把组合的模型当作初始化模型,组合再组合,就是多层神经网络(MLP)
数学角度:矩阵运算与激活函数的层叠------f(...f(w2f(w1x+b1)+b2)) (里面是线性激活函数,最外面用的是非线性激活函数)
结构角度:"线性组合+激活函数" 组成弱分类器,然后弱分类器进行boosting
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