文章目录
- Generate Model
- 优化
- 边界为线性证明
- 损失函数
- 比较
- 逻辑回归不能用均方误差
- Generative v.s. Discriminative
- Multi-class Classification
- 逻辑回归的限制
- 自己找线性变换
Generate Model

假设样本符合高斯分布

即找
μ
\mu
μ和
σ
\sigma
σ


优化
共用
Σ
\Sigma
Σ减少参数,降低过拟合


也称linear model
边界为线性证明

损失函数



比较


逻辑回归不能用均方误差


Generative v.s. Discriminative


Multi-class Classification

逻辑回归的限制

做不了,因为边界是一条直线
可以通过线性变换到另一个线性空间中,重新定义特征向量
自己找线性变换











![[数据结构] -- 双向循环链表](https://img-blog.csdnimg.cn/direct/0aece843959a4be29fae607435b9a4f1.png)








