1、前言
自己总结的一些问题的答案，都是个人拙见，算是一个记录，防止自己遗忘，如果有错误，欢迎指正。
2、内容
2.1 线性模型
Sigmoid的优缺点
优点：Sigmoid能将数据压缩在0,1之间，适合于概率预测，其次方便求导
缺点：sigmoid()函数存在饱和区，在反向传播时候容易造成梯度消失
SVM多分类怎么处理？
SVM本身是为了二分类问题实际的，处理多分类问题则需要构造合适的分类器
有一种直接的办法是修改目标函数
将多个分类面的参数求解合并成一个最优问题，通过求解这个问题实现多分类，但缺点是计算复杂度高
第二种是构建多个二分类器，常用的有一对多和一对一
- 一对多就是在训练时将某类样本归于一类，别的样本归于另一类，一次构造n个svm模型，分类时就将样本分为最可能那一类
- 一对一就是对任意两个类别样本设计一个SVM，这样k个样本就需要设计k(k-1)/2个SVM，对样本分类时，得票最多的类别就是该样本的类别，libsvm多分类就是这么实现的
还有层次SVM，就是所有类别分为两子类，两个子类继续划分知道得到一个单独的类
2.2 聚类模型
Kmeans算法流程
- 根据设定的聚类数，随机从数据集中选择k个样本作为初始聚类中心
- 计算每个对象到聚类中心的距离，如果样本距离某个聚类簇最近，则重新划分
- 然后计算每个簇中样本的平均位置，选择该点为聚类中心
- 重复上述过程
2.3 集成学习
为什么Boosting降偏差，Bagging降方差？
从计算角度而言
从方差的计算我们可以知道，如果子模型完全独立，bagging后可以显著降低方差，如果子模型完全相同，则难以降低方差。
因为bagging采用的是自助采样法，其子样本集有一定相似性，且使用的是同一类模型，因此各模型之间的偏差和方差近似，通过计算可知bagging后的偏差和单个子模型接近，一般来说不能显著降低偏差。而bagging的子模型则具有一定的相关性，所以可以在一定程度上降低方差。
对于boosting，它使用的是前向分步算法和加性模型去优化loss，这就导致了boosting的子模型之间强相关，我们知道如果子模型高度相似，是难以降低方差的，但是由于其是串行地最小化loss，其偏差是会逐渐降低的，就通过多个弱分类器加权相加所得的强分类器来降低偏差，达到不错的拟合效果。
从模型思想的角度而言
一般而言，简单模型的方差低而偏差高，复杂模型的方差高而偏差低。
Boosting的目的是为了提高模型拟合程度，一般采用的是弱分类器来组合而成强分类器，可以认为是在不断降低偏差，而bagging的简单投票、简单平均法是为了增加其抗干扰能力，于使用多个稍强的模型进行并行训练，可以认为是在降低方差
