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线性分类器_王而川_coursera_测试与可视化分析_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-12-04 / 浏览次数:1

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,我们的目标是建立一个系统,将向 量 X ∈ Rn 作为输入,预测标量 y ∈ R 作为输出。线性回归的输出是其输入的线性函 数。令y表示模型预测y应该取的值。我们定义输出为 y = wτx, (5.3) 其中W ∈ Rn是参数(Parameter )向量。 参数是控制系统行为的值。在这种情况下, wi 是系数,会和特征 xi 相乘之 后全部相加起来。我们可以将W看作是一组决定每个特征如何影响预测的权重 (Weight)O如果特征Xi对应的权重Wi是正的,那么特征的值增加,我们的预测值 y也会增加。如果特征Xi对应的权重Wi是负的,那么特征的值增加,我们的预测 值y会减少。如果特征权重的大小很大,那么它对预测有很大的影响;如果特征权 重的大小是零,那么它对预测没有影响。 因此,我们可以定义任务T:通过输出y = WTX从X预测y。接下来我们需要 定义性能度量一P。 假设我们有 m 个输入样本组成的设计矩阵,我们不用它来训练模型,而是评 估模型性能如何。我们也有每个样本对应的正确值 y 组成的回归目标向量。因为这 个数据集只是用来评估性能,我们称之为测试集(test Set
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