林軒田機器學習基石心得11：Linear Models for Classification

0. 前言 本篇文字是個人對機器學習基石11課的一些總結。這節課主要講解的是線性分類模型。 1. Linear Models for Binary Classification 幾種線性模型的總結： 線性分類：假設函數： h(x)=sign(wTx) h ( x ) = s i g n ( w T x ) ；它的error是0/1的，對應的 Ein E i n 是離散的，求解 Ein E i n

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