机器学习(三)

作者：繁依Fanyi0 | 2024-04-01 20:00:10

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机器学习(三)

神经网络:

神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。

f为激活(响应)函数:

理想激活函数是阶跃函数，0表示抑制神经元而1表示激活神经元。

多层前馈网络结构:

BP(误差逆传播算法):

BP算法基于梯度下降策略，以目标的负梯度方向对参数进行调整

支持向量机基本型:

特征空间的映射:

如果原始空间是有限维(属性数有限)，那么一定存在一个高维特征空间使样本线性可分

核函数:

任何一个核函数，都隐式地定义了一个RKHS(再生核希尔伯特空间)

如何使用SVM:

允许模型输出与实际输出间存在极小的差别，落入极小的间隔带的样本不计算损失

贝叶斯决策论:

被称为贝叶斯最优分类器，其总体风险成为贝叶斯风险

生成式与判别模型:

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