台大-林轩田老师-机器学习基石学习笔记11

上一讲讲到的是逻辑回归，并且提出了cross-entropy error（交叉熵误差）的概念，并使用了梯度下降算法；再上一讲讲到是线性回归，第二节课讲的是PLA算法。这三讲将会是我们这一讲的基础。 本节课讲的是用这些线性模型来解决分类问题。 线性模型解决二分类问题 之前的逻辑回归、线性回归和PLA，都有样本特征x的加权运算，我们引入一个线性得分函数s： 下面回顾个下三种线性模型 第一种是linea

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