機器學習公式推導

文章目錄

    • 線性回歸
    • 邏輯回歸
    • 線性判別分析
    • PCA
    • k-means
    • 決策樹
    • svm
    • 隨機深林
    • GBDT
    • xgboost
    • 強化學習
    • MapReduce

線性回歸

邏輯回歸

對于分類問題：輸出0/1，超過[0,1]沒有意義，使用sigmoid函數

**代價函數：**使用L2平方差，由于模型函數變了，會導致J()變成非凸函數，有可能出現很多局部最小值，梯度下降很難收斂到全局最小值

線性判別分析

LDA思想：將高維樣本投影到具有最佳判別效果的低維矢量空間，使得降維樣本在新的子空間內類間距離最大，類內距離最小，在該低維空間內有最大的可分性。

PCA

k-means

決策樹


svm

隨機深林


GBDT

xgboost

強化學習

MapReduce


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