从零开始深入理解ML算法：Softmax回归、神经网络、KNN与LDA

资源摘要信息: "本资源提供了四种基础机器学习算法的从零开始的实现方法，分别为Softmax回归、常规神经网络、K最近邻（KNN）以及线性判别分析（LDA）。这些算法是机器学习领域中最基本且重要的算法，理解它们的基本原理对于深入学习机器学习至关重要。 Softmax回归，是一种多类别分类算法，它是逻辑回归算法的拓展，用于处理多类别的分类问题。Softmax回归通过计算每个类别的预测概率，并将样本分配给具有最高概率的类别，以此来进行分类。其核心在于将线性回归的输出通过Softmax函数转换为概率值，Softmax函数可以确保所有类别的概率之和为1。 常规神经网络，也被称为多层感知机（Multi-Layer Perceptron, MLP），是一种前馈人工神经网络，包含至少一个隐藏层，使得网络能够学习输入数据的非线性特征。每个神经元接收前一层的输出，通过加权和和非线性激活函数处理，然后输出到下一层。训练神经网络通常需要反向传播算法来调整网络中的权重参数，以最小化输出与真实标签之间的误差。 K最近邻（K-Nearest Neighbors, KNN）是一种基本的分类与回归算法。KNN的核心思想非常简单，它根据一个样本与已知类别数据点的距离进行分类决策。在分类任务中，一个新样本的类别将由它的K个最近的邻居中出现频率最高的类别决定。这种方法不需要建立一个普遍的模型，直接通过距离度量对新数据点进行分类。KNN的性能依赖于邻近数K的选择和距离度量的选择。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis, LDA）是一种监督学习的降维技术，其目的是找到一个最佳的投影方向，使得在这个方向上同类样本的方差尽可能小，不同类样本的均值差尽可能大。LDA的出发点是试图找到一个变换，使得投影后的数据能够最大程度地区分不同的类别，从而达到分类的目的。这种方法在处理高维数据和有监督的情况下尤其有效。 本资源适合想要了解和实践这些基础机器学习算法的初学者，以及那些希望加深对这些算法原理理解的读者。通过实现这些算法，用户可以更深入地理解机器学习模型的工作原理，并掌握如何从基础数据结构构建复杂的机器学习模型。" 总结以上，这资源为学习者提供了关于Softmax回归、常规神经网络、KNN和LDA四种机器学习基础算法的深入实现和理解。这些算法都是机器学习领域的重要组成部分，对初学者和有经验的研究者都有很大帮助。通过对这些算法的实现，学习者可以掌握机器学习模型的核心概念和原理。