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Posted 2020-12-28 lucius

总结了如下表格:

模型种类	模型	图示	补充
线性模型	一般线性模型: , x为向量向量时:		多维基函数构造: 1.乘法模型: 2.加法模型: 二者对比:乘法模型表现力丰富,但易引入维数灾难;加法模型参数个线性增长,但表现力不足:
核模型	一般核模型:高斯核函数:	一维高斯核模型: 二维高斯核模型: 带宽为h, 均值为c的高斯核:	1)参数个数不依赖x的维度,由训练样本数n决定,通过计算核均值抑制计算负荷;2)通过核映射可解决非向量样本建模, 如可构建x为字符串,决策树,图表等的核函数
层级模型	, 其中ϕ(x;β)是含有参数向量β的基函数; 常见的基函数: S型函数 2. 高斯函数:	三层神经网络:S型基函数:	层级模型是基于参数向量θ=(α⃗ T,β⃗ T1,βT2,...,βTb)的非线性形式;核模型中高斯函数带宽和均值固定;层级模型中耦合系数{αj}bj=1, 带宽和均值都会被学习; 层级模型参数θ和fθ不是一一对应的(如b=2的人工神经网络):因此模型训练过程非常艰难

 1. 线性模型