本篇部落格為期中考試前夕總結，按照以下順序展開：
線性判別函式及求最優解三種方法（二分類），包括最小二乘、線性判別分析（lda）和感知機演算法
生成模型及其極大似然解
判別模型（logistic回歸）
線性分類模型 - astoninfer -
線性分類模型(一)——線性判別函式_keep coding-csdn部落格
線性判別分析lda原理總結 - 劉建平pinard -
線性判別分析lda詳解 - 攻城獅凌風 -
簡單理解線性判別分析 - 知乎
統計學習方法：感知機 - 桂。 -
線性分類模型(二)——生成式模型_keep coding-csdn部落格
線性分類模型(三)——判別式模型_keep coding-csdn部落格
logistic回歸詳解_tian_tian_hero的部落格-csdn部落格
線性分類模型(四)——貝葉斯觀點下的logistic回歸_keep coding-csdn部落格
機器學習總結之 線性分類器與非線性分類器
1 線性分類器 1.1線性分類器的定義 線性分類器就是用乙個 超平面 將正 負樣本隔離開，如 1 二維平面上的正 負樣本用一條直線來進行分類 2 三維立體空間內的正 負樣本用乙個平面來進行分類 3 n維空間內的正負樣本用乙個超平面來進行分類。1.2常見的線性分類器 常見的線性分類器有 lr，貝葉斯分...
線性分類器和非線性分類器
線性和非線性的區別 1.線性linear，指量與量之間按比例 成直線的關係，在數學上可以理解為一階導數為常數的函式 非線性non linear則指不按比例 不成直線的關係，一階導數不為常數。2.線性的可以認為是1次曲線，比如y ax b 即成一條直線 非線性的可以認為是2次以上的曲線，比如y ax ...
線性分類器分類準則
以下 屬於線性分類器最佳準則？機器學習 ml模型 易 a.感知準則函式 b.貝葉斯分類 c.支援向量機 d.fisher準則 正確答案 acd 線性分類器有三大類 感知器準則函式 svm fisher準則，而貝葉斯分類器不是線性分類器。感知準則函式 準則函式以使錯分類樣本到分介面距離之和最小為原則。...