林轩田机器学习基石课程个人笔记-第十一讲

上一讲学习了Logistic Regression的相关内容，在误差衡量选择交叉熵的基础上使用梯度下降来得到我们需要的很好的h 这一讲从四个小部分将前面学习的模型结合起来，看看它们是如何来解决常见的分类问题。 先对之前学习的几个模型做一个回顾。相同处在于都使用了有关输入的加权和的形式，来得到一个分数s.在线性分类中，我们使用的误差衡量是0/1error，最后通过sign（x）函数给出分类的结果，但

>>阅读原文<<