線性模型

1、線性模型是一類統(tǒng)計(jì)模型的總稱，制作方法是用一定的流程將各個(gè)環(huán)節(jié)連接起來，包括線性回歸模型、方差分析模型，應(yīng)用于生物、醫(yī)學(xué)、經(jīng)濟(jì)、管理 一般線性模型或多元回歸模型是一個(gè)統(tǒng)計(jì)線性模型。

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2、線性模型（linear model）： 通過屬性的線性組合進(jìn)行預(yù)測(cè)的函數(shù)。線性模型形式簡(jiǎn)單卻包含機(jī)器學(xué)習(xí)主要建模思想。假設(shè)一個(gè)樣本包含d個(gè)屬性，表示為 x =(x_{1}；x_{2}；...；x_esaeaaa)，其中x_i表示樣本的第i個(gè)屬性值。

3、可以看出線性模型雖然形式簡(jiǎn)單、易于建模，但這是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要基礎(chǔ)，很多其他功能更為強(qiáng)大的非線性模型(nonlinear model)課在線性模型的基礎(chǔ)上 通過引入層級(jí)結(jié)構(gòu)或者高維映射而得到 。

4、線性模型可以用曲線擬合樣本，線性模型可以是用曲線擬合樣本，但是分類的決策邊界一定是直線的，例如logistics模型（廣義線性模型，將線性函數(shù)進(jìn)行了一次映射）。

機(jī)器學(xué)習(xí)GBDT和XGBoosts有何區(qū)別?

Xgboost 是GB算法的高效實(shí)現(xiàn)，其中基分類器除了可以使CART也可以是線性分類器。

主要區(qū)別在于：優(yōu)化目標(biāo)不同：GBDT每次迭代優(yōu)化的目標(biāo)是損失函數(shù)的梯度，而Xgboost優(yōu)化的是目標(biāo)函數(shù)的目標(biāo)值。學(xué)習(xí)率不同：GBDT沒有學(xué)習(xí)率這個(gè)參數(shù)，而Xgboost有。

傳統(tǒng)GBDT以CART作為基分類器，xgboost還支持線性分類器，這個(gè)時(shí)候xgboost相當(dāng)于帶L1和L2正則化項(xiàng)的邏輯斯蒂回歸（分類問題）或者線性回歸（回歸問題）。

分類器輸入?yún)?shù)的條件

一般把要分類的東西的特征向量取出來，作為輸入；輸出就是識(shí)別的結(jié)果了。訓(xùn)練SVM的時(shí)候一般將樣本的特征值矩陣和樣本的結(jié)果矩陣放進(jìn)去訓(xùn)練。

假如每一張照片都是320x240像素的紅綠藍(lán)三通道彩色照片，那么分類器的輸入就是一個(gè)長(zhǎng)度為320x240x3=230400的向量。分類器的輸出也是數(shù)值。

xn}，假定有m個(gè)類，分別用C1， C2，…，Cm表示。

該網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)包含類結(jié)點(diǎn)C，其中C 的取值來自于類集合( c1 ， c2 ， ... ， cm)，還包含一組結(jié)點(diǎn)X = ( X1 ， X2 ， ... ， Xn)，表示用于分類的特征。

網(wǎng)站欄目：線性分類器java代碼 線性分類器java代碼怎么寫
URL地址：http://www.chinadenli.net/article40/dcdcdho.html

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