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摘要： 判别模型与生成模型 判别模型 (Discriminative Model) 定义 直接对条件概率 $P(Y|X;\theta)$建模。常见的模型有线性回归模型，线性判别分析，支持向量机，神经网络，boosting，条件随机场。 分析 优点 直观（另一个同义词是简单粗暴） 准确率高 缺点 收敛慢 无法 阅读全文

摘要： Gradient Descent 梯度下降 II 关于 Gradient Descent 的直观解释，参考上一篇博客【机器学习】梯度下降 I 本模块介绍几种梯度下降模型。定义符号标记如下： \(\theta_t\)：第 t 步的参数 \(\nabla L(\theta_t)\) or \(g_t\) 阅读全文