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線性函數(shù)非線性化方法的分類
1. 基函數(shù)1）x^22）logx3）exp4）樣條函數(shù)5）決策樹2.核化3.施加非線性變換1）神經(jīng)網(wǎng)絡中的激活函數(shù)注：1和3的區(qū)別在于3是對特...
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損失函數(shù)的分類
1.回歸模型的損失函數(shù) 1）L2損失 缺點：噪聲敏感 2）L1損失 缺點：不可導 3）Huber損失 2.分類模型的損失函數(shù) 1）0-1損失...
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機器學習算法的分類
1.按學習方式分類 1）監(jiān)督學習 應用場景：分類、回歸、排序 常見算法：分類，Logistic回歸/SVM/NN 回歸，線性回...