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三、线性模型

softmax是用的改进版一对其余，而剩下的都是二分类的线性模型，即g(f(x))形式，不一样的是他们使用了不同的损失函数，这会导致他们学出来的模型不一样，所以取的名字也不一样

3.1 分类问题示例

图像识别，垃圾邮件过滤，文档归类，情感分类这些都是分类问题

3.2 线性分类模型

fx是判别函数，g(f(x))是决策函数 0和1表示正类和负类

一条线把两个分类隔开

有了模型下一个就是学习准则就是损失函数，01损失函数不可求导，无法转化为最优化问题所以要重新选择一个更好的损失函数

多分类不可以用一个函数表示，那就表示要用多个函数表示

虽然是改进的一对其余，但是仍然是不可导的，那说明我们还是得去找一个更好的损失函数

3.3 交叉熵和对数似然

信息压缩就是信息编码

applicatio_剩下的字符几乎只能写n，概率就是1

appl_剩下的字符可以是e可以是y，概率就是分别0.5，或者根据使用频率另外再说

自信息衡量一个随机事件的信息量是多少

其实就是对应概率的取对数的相反数

表示的其实就是一个事件如果经常发生，那说明这件事包含的信息量就很少

applicatio_就没有什么信息量，因为他的结果几乎是确定的，也就是说最后一位取n这件事经常发生

而另外appl_那就有信息量了，因为他的结果并不确定，结果越不确定信息量越大

信息量具有可加性

可以用来衡量两个分布的差异

KL散度是用概率分布q来近似p时所造成的信息损失量；

最小化KL散度=最小化交叉熵损失=最大化对数似然

3.4 Logistic回归

用交叉熵作为损失函数，并使用梯度下降法进行参数优化

logistic回归 ！= 逻辑回归

判别函数fx=wtx

没必要优化到01分布，只要能够优化到能把两个分类给分开就好了

3.5 Softmax回归

解决多分类问题；

把要分类的东西代入fc，哪个分类的评分最高，就把东西归为哪个分类

学习准则：参数化的条件概率和真实条件概率的交叉熵

损失函数：依旧使用交叉熵

交叉熵损失也是一种最大似然估计

图中y是真实概率，y^是softmax函数预测出来的概率

而y这个向量就是一个one hot向量

c取1，那第一维就是1，剩下的都是0

c取2，那第二维就是2，剩下的都是0

答案（元宝的部分答案：

维度	Softmax回归（二分类）	Logistic回归
数学形式	等价于Logistic，但需参数冗余处理	直接通过Sigmoid输出概率
正则化	必需（避免参数冗余）	可选（通常用于防止过拟合）
实现复杂度	需处理多分类框架（如两个输出神经元）	单神经元输出，实现更简单
扩展性	天然支持多分类	需额外策略（如“一对多”）
适用场景	互斥类别	互斥或非互斥均可

实际建议：若问题明确为二分类且无需扩展，优先使用Logistic回归（代码更简洁）；若未来可能扩展为多分类，或需统一模型结构，可选用Softmax回归

3.6 感知机

sgn是符号函数，大于0返回1小于0返回-1

不管y=1还是-1，ywx<0都代表分类分错了

​ 如果y=1，ywx<0，那么wx就<0，根据y^=wx，预测的结果就是-1，但是y=1，说明分类分错了，剩下的情况都类似分析

不管y=1还是-1，ywx>0都代表分类分对了

学习目标就是找到这个w使得上面这两条成立

感知器前提：数据集是线性可分的，不然w就不存在

只有在犯错的时候才会更新参数，更新就用w+yx代替w，最后证明出来yw(t+1)x>=ywtx，说明每一次迭代参数都会增大，直到ywx大于0，说明了有一种能力可以把错误给纠正

分界线的直线方程就是wx，第一个是w1x，第一个分不开两个类别，那么就迭代到第二个，第二个是wx2，w2=w1+yx

也就是说迭代次数一定会在R²/y²之内完成更新，即我已经可以在有限的次数内一个权重w使得wx可以把两个分类给分开

这个k可以描述样本的分离程度

如果伽马越大说明两类样本分得很开，越小说明分的越不开

分母即伽马越大，那么所需要的迭代次数就越小，因为样本分得很开更容易找到一个分界线wx分开两类样本

3.7 支持向量机

一个良好的分界线，他要离所有的样本都比较远，这样不至于因为某个噪声点而造成较大的干扰，直观上也会感觉模型的健壮性更好；容忍一定的噪声问题；

感知器是分类分对了就行，支持向量机是支持向量距离wx还要大于一个间隔

3.8 线性模型小总结

解决方案：

多加了几个维度能找到平面给分成两类的