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机器学习简介之基础理论- 线性回归、逻辑回归、神经网络

机器学习 作者:dicksonjyl560101 时间:2019-04-02 12:54:24 0 删除 编辑



本文主要介绍一些机器学习的基础概念和推导过程,并基于这些基础概念,快速地了解当下最热技术AI的核心基础-神经网络

主要分为三大部分:线性回归,逻辑回归,神经网络。

首先看下机器学习的定义及常用的分类:


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我们从一元线性回归这个基础领域切入


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这样一元线性回归的问题到此结束,我们延伸到多元的场景下继续


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之前提到了多项式回归基本可以拟合任何复杂的曲线,这样理论上我们已经解决了大部分预测问题。

然而现实中我们面临更多的分类问题,对给定样本,推断其类别,那么用线性回归显然不适合的。

由此引出逻辑回归,从统计学和概率论给出答案。


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我们解决了to be or not to be这个二元的分类问题,那么如果面临的是多元分类问题,我们该如何解决呢?


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以下是神经网络部分,主要讲解了当下最火的深度学习的理论基石,神经网络这种古老的技术是如何在当下发挥重要作用的。


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因此我们说神经网络有自学习的功能,可以学习出来我们无法直接表述的隐性特征,而这些特征正是机器可以模拟人类来认知世界的方式。

我们再回过头来看之前用逻辑回归解决多元分类的问题,神经网络给出了更优雅的答案。


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以上主要讲述了机器学习中监督学习理论中的主要枝干部分。

无监督学习也可以为我们提供很多解决问题的方案。


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行万里路,读万卷书,阅无数人。 吃货一枚,爱吃湘菜,粤菜与杭帮菜,尝遍天下美食。 摄影爱好者,游遍名川大山,江河胡海,赏遍人间春色。 爱看电影,尤其是国产大片,好莱坞大片。英文名:Dickson Jin, 网名:风一样的BOY。精通SAP供应链咨询。2017年开始研习人工智能。

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