第三章 线性模型

3.1 基本形式

3.2 线性回归

公式推导

3.3 对数几率回归

3.4 线性判别分析

3.5 多分类学习

二分类推广到多分类，即将多分类任务拆分为若干个二分类任务求解。拆分策略：“一对一”、“一对其余”、“多对多”。示意图如下：

MvM是每次若干个类作为正类，若干个其他类作为反类。最常用的MvM技术：“纠错输出码”。分为两步：编码和解码。
编码：对N个类别做N次划分，每次划分将一份份类别划分为正类，一部分划分为反类，从而二分类训练集；
解码：M个分类器分别对测试样本进行预测，预测标记成一个编码，将这个预测编码与每个类别各自的编码进行比较，返回其中距离最小的类别作为最终预测结果。

3.6 类别不平衡问题

正负样本差距大，影响模型结果，分类器预测几率：
$$\frac{y}{1-y}>\frac{m^{+}}{m^{-}}则预测为正例$$
$m^{+}$表示正例数目，$m^{-}$表示负例数目
对预测值进行调整，只需令：
$$\frac{y^{\prime }}{1-y^{\prime }}=\frac{y}{1-y}\ast \frac{m^{-}}{m^{+}}$$
这就是类别不平衡学习的一个基本策略-“再缩放”，需要“训练集是真实样本总体的无偏采样”，但往往不成立，也就是说未必能有效地基于训练集观测几率来推断出真实几率。现有技术：1、欠采样：除去反例，使正反数目接近；2、过采样：增加正例，使正反数目接近；3、阈值移动，把上式嵌入到决策过程中。

• 过采样不能简单对正例进行重复采样，代表算法是SMOTE，通过插值产生额外的正例。
• 欠采样若随机丢弃反例，会丢失一些重要信息，代表算法EasyEnsemble集成学习机制，将反例划分为若干个集合共不同学习器使用，这样从全局来看不会丢失重要信息。

线性判别分析LDA—西瓜书课后题3.5

时间有限，只选了一条进行代码实现，不知道结果对不对，网上查了下答案，有和我的类似的，也有和我不一样的，一样的链接如下点击查看，这个结果斜率差不多是5，和我的类似。
我是用python实现的，具体代码如下 代码片.

// An highlighted block
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

dataSet = pd.read_table('data.txt',sep = ' ')

y = dataSet.loc[:,'label'].values
X = dataSet.values[:,0:2]
X_0 = dataSet[dataSet['label'] ==0].values[:,0:2]
X_1 = dataSet[dataSet['label'] ==1].values[:,0:2]

mu_0 = X_0.mean(0)
mu_1 = X_1.mean(0)

S_w = np.zeros((2,2))
for i in range(X_0.shape[0]):
    S_w = S_w + np.dot((X_0[i,:] - mu_0).reshape(1,2).T, (X_0[i,:] - mu_0).reshape(1,2))
for i in range(X_1.shape[0]):
    S_w = S_w + np.dot((X_1[i,:] - mu_0).reshape(1,2).T, (X_1[i,:] - mu_0).reshape(1,2))
    
#### svd 分解

U,Sigma,VT=np.linalg.svd(S_w)

S_w1 = np.dot(VT.T/Sigma, U)
w = np.dot(S_w1, (mu_0 - mu_1))
print (w)

plt.plot(X_0[:,0], X_0[:,1], '.r',label ='bad' )
plt.plot(X_1[:,0], X_1[:,1], '.k',label ='bad')
k = w[1]/w[0]
plt.plot([0,0.1],[0, 0.1*k],'-b')

结果如如下：

最后

以上就是标致茉莉为你收集整理的机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记第三章 线性模型的全部内容，希望文章能够帮你解决机器学习（西瓜书）--第3章线性模型笔记第三章 线性模型所遇到的程序开发问题。

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