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凸优化
机器学习中的大多数问题可以归结为最优化问题。把一些典型的问题用最优化的方法建立数学模型,再最优化的方式求解。
我们再看看数据挖掘和机器学习中哪些是最优化问题,哪些不是。
名称 | 是否最优化 | 其他 |
关联规则 | 否 | 支持度和置信度; 其实就是联合概率p(x,y)和条件概率p(y|x)。 典型的创造概念,但是没有新的东西 |
决策树 | 否 | 取信息增益大的结点 |
线性回归 | 是 | 最小化误差平方 |
最大熵 | 是 | 熵最大 |
logistic 回归 | 是 | 最大似然 |
SVM | 是 | 最小化间隔 |
HMM | 是 | 最大似然 |
贝叶斯 | 是 | 最小化误差 |
矩阵分解的推荐系统 | 是 | 用户和商品的隐状态向量 |
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