林軒田機器學習基石課程個人筆記-第十一講

上一講學習了Logistic Regression的相關內容，在誤差衡量選擇交叉熵的基礎上使用梯度下降來得到我們需要的很好的h 這一講從四個小部分將前面學習的模型結合起來，看看它們是如何來解決常見的分類問題。 先對之前學習的幾個模型做一個回顧。相同處在於都使用了有關輸入的加權和的形式，來得到一個分數s.在線性分類中，我們使用的誤差衡量是0/1error，最後通過sign（x）函數給出分類的結果，但

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