机器学习---算法学习
Posted 醉清风--
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了机器学习---算法学习相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
朴素贝叶斯公式
Hmm隐马尔科夫
动态规划:
线性回归:
逻辑回归(sigmoid):在线性组合的基础上加了个非线性的激活函数，用于解决二分类问题，softmax，用于解决多分类问题。
集成学习(连续模型):针对错误的模型进行训练，设置多个模型，每个模型都有不同的权重，逐层进行逻辑回归、或则其他逐层激活函数~ ，集成学习是一种学习策略，把组合的模型当作初始化模型，组合再组合，就是多层神经网络（MLP）
数学角度:矩阵运算与激活函数的层叠------f(...f(w2f(w1x+b1)+b2)) (里面是线性激活函数，最外面用的是非线性激活函数)
结构角度:"线性组合+激活函数" 组成弱分类器，然后弱分类器进行boosting
以上是关于机器学习---算法学习的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章