机器学习和AI底层逻辑
机器学习和AI底层逻辑
声明：以下为《大话计算机》作者冬瓜哥课程视频截图，仅供学习
1.线性回归
设置参数初值，计算机进行穷举，最终学习到最优参数
2.非线性回归
设置参数初值，计算机进行穷举，最终学习到最优参数
3.逻辑分类
3.1 线性分类
3.2 非线性分类
sigmoid就是把直线wx+q掰弯了，弯的程度和位置可以通过参数w、q进行调整
复杂分类->多个线段->每个线段是叠加而来的->sigmoid函数作为小线段的来源->不同的sigmoid可以叠加成任意形状的小线段，多个小线段拼接得到最终复杂分类的线段->这个过程用抽象的方法表达（神经网络）
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