機(jī)器學(xué)習(xí)常用模型及優(yōu)化

1、第一章模型建立1.1回歸模型：回歸模型：條件：條件：1.數(shù)據(jù)2.假設(shè)的模型結(jié)果：結(jié)果：用模型對數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，預(yù)測新數(shù)據(jù)1.1.1一元線性回歸模型（最小二乘法）一元線性回歸模型（最小二乘法）它通過最小化誤差的平方和尋找數(shù)據(jù)的最佳函數(shù)匹配我們以最簡單的一元線性模型來解釋最小二乘法。什么是一元線性模型呢？監(jiān)督學(xué)習(xí)中，如果預(yù)測的變量是離散的，我們稱其為分類（如決策樹，支持向量機(jī)等），如果預(yù)測的變量是連續(xù)的，我們稱其為回歸假設(shè)從總體中獲取了n組觀察值

2、（X1，Y1），（X2，Y2），…，（Xn，Yn）平方損失函數(shù)1.2神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型1.2.1神經(jīng)元神經(jīng)元首先來一個三輸入單輸出的神經(jīng)元，輸入輸出都是二進(jìn)制（01）。舉例來說：X1表示天氣是否好X2表示交通是否好X3表示是否有女朋友陪你Y表示你是否去電影院看電影要讓這個神經(jīng)元工作起來，需要引入權(quán)重，w1w2w3。這樣就有了：（1）W1表示”天氣是否好”對你做決定的重要程度W2表示”交通是否好”對你做決定的重要程度W3表示”是否有