一、基本形式
定義：給定由d個屬性描述的示例x=(x1; x2;……；xd）。其中xi是x在第i個屬性上的取值，線性模型試圖學得乙個通過屬性的線性組合來進行**的函式，即：
f(x) = w1x1 + w2x2 + ... +wdxd + b
一般用向量形式寫成
其中二、典型的線性模型簡介
1、線性回歸
給定資料集d=
如果將上面的屬性關係更加一般化推廣至其樣本由d個屬性描述，此時學的模型函式表示式為：，亦稱之為多元線性回歸，在這樣的情況下，求引數w和b時，可將其通過最小二乘法轉化為矩陣求解，轉化後的矩陣表示式為
其中在現實任務中，
2、邏輯回歸（對數機率回歸）
若我們此時要進行的是二分類任務，其輸出標記是實數，此時我們需要將實數值轉化為0/1值即可，最理想的轉化函式是「單位階躍函式，而這一過程的計算可使用最大似然法來估計w和b，雖然有很多解，但我們可以使用經典的數值優化演算法如梯度下降法、牛頓法得到最優解。
3、線性判別分析
4、多分類任務
5、類別不平衡問題
附錄乙個簡單的python實現的線性模型函式：
def regression(x):
'''基於tensorflow實現的線性模型'''
w = tf.variable(tf.zeros([784, 10]), name="w")
b = tf.variable(tf.zeros([10]), name="b")
y = tf.nn.softmax(tf.matmul(x, w) + b)
return y, [w, b]
機器學習之線性回歸模型
1.線性回歸 什麼是回歸？從大量的函式結果和自變數反推回函式表示式的過程就是回歸。線性回歸是利用數理統計中回歸分析來確定兩種或兩種以上變數間相互依賴的定量關係的一種統計分析方法。一元線性回歸 只包括乙個自變數 和乙個因變數 且二者的關係可用一條直線近似表示，這種回歸分析稱為一元線性回歸分析。公式 多...
機器學習 線性模型
這篇文章總結了 3 種線性模型 線性回歸 對數線性回歸和邏輯斯蒂回歸 logistic regression，lr，對數機率回歸 假設資料集 d 其中 x i x x dots x y in r 也就是，資料集 d 共包含 m 個樣本，每個樣本含有 d 個屬性.線性回歸的目標是找到引數 w w 1,...
機器模型之線性模型 一
一直想好好掌握機器學習，西瓜書斷斷續續翻了幾遍，每次都是看完沒多久就忘記了，對細節也是一知半解，一直沒法形成知識系統。可能之前都只是讀，但沒有寫，沒有好好地進行總結，因此嘗試著自己做一下知識歸納。從本質來說，線性模型就是通過屬性的線性組合來進行 的模型，假設xix xi 是x bmx的第i個屬性，學...