李宏毅机器学习之Classification

1.实际应用
2.How to do Classification
3.Ideal Alternatives(理想模型)
4.原理准备
- Two Boxes
- Gaussian distribution（高斯分布）
5.开始分类
6.Modifying Model（改善模型）
7.总结三个步骤
- • Function Set (Model)
- • Goodness of a function
- • Find the best function
8.最后高能！！！（Sigmoid function）

1.实际应用

关于分类的一些应用

2.How to do Classification

首先，要收集data。

1.假设现在的model是y=b+w1x1+w2x2y=b+w1x1+w2x2y=b+w1x1+w2x2，如果用Regression来想，我们希望蓝色的接近1，红色的接近-1，用绿色的线分开。
但如果出现右图的情况，蓝色的点有的接近1，有的>>1，这是用Regression就出问题，会得到紫色的线，而不会得到绿色的线。因为要使>>1的蓝点压小，所以绿色的线一定向右侧倾斜。

所以，用Regression，Penalize to the examples that are"too correct"，即去惩罚太正确的点，也就是>>1的蓝点，容易受噪声/边缘点的影响。

2.并且，如果Class1,2,3之间没有关系，当作Regression来处理，不会有好的结果。

3.Ideal Alternatives(理想模型)

f(xn)≠ynf(x_n)\neq y_nf(xn)=yn，δ=1\delta=1δ=1
f(xn)=ynf(x_n)= y_nf(xn)=yn，δ=0\delta=0δ=0
损失函数的意思即统计错误的次数
L(f)越小代表在Training data上的错误次数越小。

4.原理准备

Two Boxes

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