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机器学习基础笔记一

时间:2018-05-08 18:21:57      阅读:166      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

监督学习

非监督学习:学习结构化知识

强化学习

 

监督学习:

线性回归模型:输出y是连续的

Logistic回归模型(实际上不是回归问题,是分类问题):输出y是0,1离散的

 

Logistic回归模型:

Sigmoid函数:将任何输入变成0与1之间的输出,也用来表示概率

softmax函数:将多个输入变成总和为1的输出,

 

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且cost函数有变化,变成二分类专用函数或者交叉熵(衡量两个分布相似性)

 

梯度下降法:w=w-a(dcost/dw)  使cost变小

反向传播算法(链式法则)

 

有各种优化算法,但都是先算出各个参数的梯度,下一节介绍各种优化算法

机器学习基础笔记一

原文:https://www.cnblogs.com/rotate/p/9009721.html

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