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线性回归问题是很经典的机器学习问题了。适用的方法也蛮多,有标准的OrdinaryLeastSquares,还有带了L2正则的RidgeRegression以及L1正则的LassoRegression。这些不同的回归模型的差异和设计动机是什么?在本帖的一...
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这是一个很好的问题,我把题目中的SVM修改成LinearSVM。这样会比较容易说清楚,我们先撇开SVM在RKHS不谈,但看作为线性分类器,LinearSVM和LR的异同。(不想看解释的请直接移步最底总结)说句题外话,kernel以及RKHS理...
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LogisticRegressionvs.SVMsIfnislarge(relativetom),thenuselogisticregression,orSVMwithoutakernel(the"linearkernel")Ifnissmallandmisintermediate,thenuseSVMwithaG......
题主这个问题算是比较基础的,那我回答也详细点好了。个人理解,不当之初欢迎各位大牛指正。知乎公式编辑器导致意外换行问题不知如何解决……各位看官帮帮忙。1.Leastsquares(最小二乘法)是最经典的机器...
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Linearregression一般只对lowdimension适用,比如n=50,p=5,而且这五个变量还不存在multicolinearity.RidgeRegression的提出就是为了解决multicolinearity的,加一个L2penaltyterm也是因为算起来方便。然而它并不能shrinkparametersto...
以下参见Dattorro,ConvexOptimization&EuclideanDistanceGeometry,p.265:Linearprogramming(convexnonlinear)programmingNumericaloptmization...
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从应用的角度讲两句。linearregression应用在反应变量和观测量成线性关系加一个高斯误差的模型上。怎么估计参数?最基础常见的是leastsquare,其结果的好处在于无偏。但是当观测量X接近singular的时候,leastsqua...
linearregression和另外两个没有可比性,这个是做回归的,其他两个是做分类的。svm用kernel的话时间复杂度会低很多?这种表达不准确。kernel是方便求高维空间内积的,如果你不用映射到高维,也就不用kernel,当然比用...
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理解linearlogic有两个难点,一个是linearimplication,一个是choice。根本原因是没有contraction和weakening,导致assumption只能用一次,而且不能丢弃。如果不明白,可以去读philipwadler老爷子的paper。想真正入门,可以看...
这个回答更倾向于typetheory(偏纯数理逻辑、数学)而不是typesystem角度Lineartype可以放在substructuraltype的bigpicture下:substructuraltype对应于substructurallogic,lineartype对应linearlogic."substructural"的名字来源于...