第一、输入样本和分类标签； 第二、建立假说模型好h(x)； 第三、建立全局样本内误差函数Ein和待定系数w的映射关系，Ein=g(w)； 第四、通过迭代优化逐步降低样本内误差，最终找到一个w，使得召回率、精确率满足需求。 著作权归作者所有。商业转载请联系本站作者获得授权，非商业转载请注明出处 ZZKOOK。 机器学习 您可能感兴趣的文章 FBProphet的安装 fbprophet优势和局限性 fbprophet如何选择合适的季节性参数 fbprophet在处理大规模数据集时调优 fbprophet的使用手册 机器学习——线性模型 人工智能里程碑事件 登录以发表评论 评论 本人一定加个标签收藏了 144 红茶 于 周六, 2018-07-14 10:13 提交 楼主实在好人 128 红茶 于 周五, 2018-07-13 20:30 提交 楼主实在好到没有朋友 111 创世纪 于 周五, 2018-07-13 14:04 提交 我真心加个标签收藏了 120 momo 于 周二, 2018-07-10 15:41 提交
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