構建機器學習演算法

阿新 • • 發佈：2018-11-30

1.簡單的配方

　　特定的資料集、代價函式、優化過程和模型

2.線性迴歸演算法

　　X 和 y 構成的資料集

　　代價函式

　　　　最常見的代價函數是負對數似然，最小化代價函式導致的最大似然估計

　　　　代價函式也可能含有附加項，如正則化項

　　模型是 p model (y | x) = N(y;x ⊤ w + b,1)

　　優化演算法可以定義為求解代價函式梯度為零的正規方程

構建機器學習演算法

1.簡單的配方　　特定的資料集、代價函式、優化過程和模型 2.線性迴歸演算法　　X 和 y 構成的資料集　　代價函式　　　　　　　　最常見的代價函數是負對數似然，最小化代價函式導致的最大似然估計　　　　代價函式也可能含有附加項，如正則化項　　模型是 p model (y | x)

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