机器学习中分类问题的初步

分类任务

做人脸辨识也可以是分类，手写字识别也可以是

用回归来预测分类，因为回归会惩罚那些太正确的分类，反而得到的结果是不好的，还有一个问题 如果你把class 1当作1，class 2当作2，class 3当3，这样做就相当于默认了 class 1 2相近

二元分类的任务的步骤

类别的个数的概率

水系中某一个品种的概率

如果找到了高斯分布 就可以找打了纪律 某一向量的几率 问题就是如何找高斯分布 很多个高斯函数都能sample出来个这79个点 但是越左下的能大可能sample出来 L(u,$)是衡量不同的高斯分布sample出这79个点的几率大小好坏=f0*f1*f2*****等 找到最大的u和$的值 也就是最好的高斯分布

 

这样我们就可以开始做分类问题了

二维空间不是很好，看更高维，结果做了更高层发现效果也一般，不同系给同一个方差，减少overfitting的概率

强迫共用同一个方差 称为linear model 如果考虑更多的向量特征，就得到更高的正确率  

函数也不一定是高斯分布 可能也是伯努利分布 特别是binary 分类  

有趣的事会出现 方差一般是共用的 考察z的函数后发现  

所以这里说明了 我共用了方差 我们就得到线性的了

这么麻烦的话 我们可以直接找出w和b吗？再深入探究！