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机器学习和AI底层逻辑

时间:2019-01-10 19:26:22

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机器学习和AI底层逻辑

声明:以下为《大话计算机》作者冬瓜哥课程视频截图,仅供学习

1.线性回归

设置参数初值,计算机进行穷举,最终学习到最优参数

2.非线性回归

设置参数初值,计算机进行穷举,最终学习到最优参数

3.逻辑分类

3.1 线性分类

3.2 非线性分类

sigmoid就是把直线wx+q掰弯了,弯的程度和位置可以通过参数w、q进行调整

复杂分类->多个线段->每个线段是叠加而来的->sigmoid函数作为小线段的来源->不同的sigmoid可以叠加成任意形状的小线段,多个小线段拼接得到最终复杂分类的线段->这个过程用抽象的方法表达(神经网络)

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