文件名称:lec5

  • 所属分类:
  • 软件工程
  • 资源属性:
  • [PDF]
  • 上传时间:
  • 2013-12-02
  • 文件大小:
  • 154kb
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Li near r egr essi on, acti ve learning

We arriv ed at the lo gistic regression model when trying to explicitly model the uncertainty

about the lab els in a linear c la ss ifier. The same genera l modeling approach p e rmits us to

use line ar predictio ns in var ious other co ntexts as well. The simplest of them is regress ion

where the go al is to pr e dict a con tin uous resp onse y

t ∈ R to e ach example ve ctor. Here

to o fo cusing on linear predictions won’t b e inherently limiting as linear predictions can b e

easily extended (ne xt lecture). -Li near r egr essi on, acti ve learning 

We arriv ed  at  the  lo gistic regression model when trying to explicitly  model the uncertainty

about  the lab els in  a linear  c la ss ifier.  The same genera l modeling  approach p e rmits  us  to

use line ar predictio ns  in  var ious  other co ntexts as  well. The simplest of them is  regress ion

where the go al  is  to  pr e dict  a con tin uous  resp onse  y

t ∈ R to  e ach example  ve ctor.  Here 

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easily extended  (ne xt lecture).
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