机器学习基础应用回归模型于分类问题研究

线性模型理论回顾

在此前探讨的三种线性模型中，其共通之处在于均需对输入变量x实施加权运算，以生成相应的评分值s。

以下图表展示了三种不同线性模型的表达形式、对应的误差函数以及实现Ein最小化所采用的求解方法。

从当前情况分析，PLA算法作为一类线性分类模型，在计算Ein时面临较大挑战。相比之下，线性回归与logistic回归均具备相应的Ein求解方式。因此，是否可以借助这两种回归方法的计算手段，来辅助解决线性分类问题中的Ein计算难题呢？

误差函数对比分析

随后，我们对上述三种方法的误差函数进行适当调整，将变量y与s进行整合，以便于后续的分析工作。其中，ys用于表征分类任务中的正确性分数，该数值为正值时表明y与s符号一致，且数值越高表示分类效果越理想。

通过绘制误