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Lecture2018_03_线性模型的扩展_I1
Lecture2018_03_线性模型的扩展_I1
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–引言– 广义线性模型• 核方法– 多层感知器(MLP)• 误差反向传播算法线性可分 vs. Φ 可分• 两个类别是线性可分的, 即存在权值向量w, 使得– 对
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机器学习与数据科学
Machine Learning and Data Science
主讲
:
李春光
www.pris.net.cn/teacher/lichunguang
模式识别与智能系统实验室
信息与通信工程学院
网络搜索教研中心
北京邮电大学
机器学习与数据科学
-
Machine Learning
& Data Science
模式识别与智能系统实验室
2
专题
三:线性模型的扩展
•
内容提要
–
引言
–
广义线性模型
•
核方法
–
多层感知器
(MLP)
•
误差反向传播算法
机器学习与数据科学
-
Machine Learning
& Data Science
模式识别与智能系统实验室
3
MLDS2018
=
机器学习与数据科学
-
Machine Learning
& Data Science
模式识别与智能系统实验室
4
数据并不总是线性可分的…
•
线性可分
(linearly separable)
Æ
非线性可
分
(
not linearly separable
)
机器学习与数据科学
-
Machine Learning
& Data Science
模式识别与智能系统实验室
5
变化规律也并不总是线性的…
•
线性回归
vs.
非线性回归
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