【基礎知識三】線性模型
一、基本形式
通過屬性的線性組合來進行預測，
許多非線性模型可以在線性模型的基礎上，引入層級結構或高維映射而得。
二、線性回歸
最小二乘法：求解ω和b；
多元線性回歸：樣本由多個屬性描述，即x為多維向量；
若矩陣不滿秩產生多個解，解決方法：引入正則化項；
三、對數/邏輯線性回歸
廣義線性模型：
g(.)條件：連續且充分光滑（單調可微）
為了預測值連續，引入Sigmoid函數
得到，
極大似然估計：求解ω和b
四、線性判別分析LDA
也叫“Fisher判別”
將樣例投影到一條直線上，使同類樣例投影點盡可能接近，異類樣例投影點盡可能遠離；
五、多分類策略
“一對一”
“一對其余” one vs rest/ one vs all
“多對多”
六、類別不平衡問題
假設 正例<反例
“再平衡”“再縮放”：根據正、反例比例調節閾值
對反例“欠采樣”
對正例“過采樣”
註意：這裏“欠采樣”與“過采樣”均有專門算法，不能簡單“隨機丟棄”或者“隨機重復”。
【基礎知識三】線性模型
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