机器学习损失函数 逻辑回归损失函数为什么是凸函数？

逻辑回归损失函数为什么是凸函数？这两种方法都是常用的分类算法。从目标函数的角度看，不同之处在于logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用铰链损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响

逻辑回归损失函数为什么是凸函数？

这两种方法都是常用的分类算法。从目标函数的角度看，不同之处在于logistic回归采用logistic损失，支持向量机采用铰链损失。这两个损失函数的目的是增加对分类影响较大的数据点的权重，减少与分类关系较小的数据点的权重。支持向量机的处理方法只考虑了支持向量机。

人工智能可以实现智能垃圾分类吗？

这是一个非常好的问题。诚然，人工智能完全可以实现垃圾分类，但它并不是在混合垃圾分类，而是代替人们按分类挨家挨户收集垃圾，而且每个家庭都可以交纳一定的费用。

如何使用sklearn中的SVM？

sklearn中有sgdclassifier，通过改变损失函数损失，可以对应不同的分类回归学习者，如下图所示：

默认是使用铰链损失，即实现线性支持向量机

高中线性回归方程公式：B=（x1y1x2y2。。。Xnyn nxy）/（x1 x2。。。Xn和NX）。线性回归方程是数理统计中利用回归分析来确定两个或多个变量之间定量关系的统计分析方法之一。

高中线性回归方程公式

线性回归方程公式

线性回归方程公式

线性回归方程求解方法

线性回归模型通常采用最小二乘近似法进行拟合，但也可能采用其他方法进行拟合，如在其他一些方法中最小化“拟合间隙”规格（如最小绝对误差回归），或最小化回归中的“拟合间隙”最小二乘损失函数的乘法减少。相反，最小二乘法可以用来拟合这些非线性模型。因此，尽管最小二乘法和线性模型有着密切的联系，但它们不能等同起来。