机器学习---算法学习

标签：多层   在线   ...   线性回归   规划   hmm   贝叶斯   不同的   机器   

朴素贝叶斯公式

Hmm隐马尔科夫

动态规划:

线性回归:

逻辑回归(sigmoid):在线性组合的基础上加了个非线性的激活函数，用于解决二分类问题，softmax，用于解决多分类问题。

集成学习(连续模型):针对错误的模型进行训练，设置多个模型，每个模型都有不同的权重，逐层进行逻辑回归、或则其他逐层激活函数~ ，集成学习是一种学习策略，把组合的模型当作初始化模型，组合再组合，就是多层神经网络（MLP）

数学角度:矩阵运算与激活函数的层叠------f(...f(w2f(w1x+b1)+b2)) (里面是线性激活函数，最外面用的是非线性激活函数)

结构角度:"线性组合+激活函数" 组成弱分类器，然后弱分类器进行boosting

机器学习---算法学习

标签：多层   在线   ...   线性回归   规划   hmm   贝叶斯   不同的   机器   

原文地址：http://www.cnblogs.com/alantechnique/p/6658601.html