机器学习第三讲
第三讲 分类
1.数学知识回顾
①点到平面距离
②梯度下降法
③随机梯度下降法
学习率的取值要逐步降低
④最大似然估计
2.分类介绍
另一种典型的有监督学习问题
标签（模型预测值)y为离散值
新闻主题分类∶科技、教育、社会、体育?
疾病诊断∶根据病人肺部影像图片，诊断是否患 COVID-19肺炎
市场营销︰根据顾客历史购买记录和行为偏好，预测用户是否喜欢新产品
信用评估∶根据客户历史信贷记录，预测贷款是否会违约
3.感知机、支持向量机和逻辑回归
感知机∶ 找到一条直线，将两类数据分开即可。
支持向量机︰ 找到一条直线，不仅将两类数据正确分类，还使得数据离直线尽量远。
逻辑回归: 找到一条直线使得观察到训练集的"可能性"最大。
4.感知机
优化目标：
5.支持向量机：
①间隔最大化
②样本损失函数
优化目标：
③非线性：核技巧
6.逻辑回归
似然函数和负对数似然函数（优化目标）
7.损失函数
