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判别函数
线性模型(线性
判别函数
和决策边界和 logistic 回归 )
我们主要介绍四种不同线性分类模型:logistic回归、softmax回归、感知器和支持向量机,这些模型区别主要在于使用了不同的损失函数。线性模型(LinearModel)是机器学习中应用最广泛的模型,指通过样本特征的线性组合来进行预测的模型。给定一个d维样本[,···,]T,其线性组合函数为在分类问题中,由于输出目标y是一些离散的标签,而f(x,w)的值域为实数,因此无法直接用f(x,w)来进行
北漂奋斗者
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2019-06-24 22:22
深度学习
机器学习
神经网络
AI
生成模型和判别模型
这个模型一般表示为或者条件概率分布:.依据学习的目标是的联合概率还是条件概率或
判别函数
将模型分为生成模型和判别模型。这种监督学习的方法又称为生成方法和判别方法。
YangHongChao001
·
2019-04-30 23:55
算法
机器学习统计模型
学习笔记_第二章 感知机-《统计学习方法》李航
2.1感知机模型感知机是一种线性分类模型,属于
判别函数
。
默默奋斗的喵星人
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2019-04-01 10:30
机器学习分类
1、机器学习类型有监督学习:根据已有的训练集提供的样本数据,通过不断计算从样本中学习选择特征参数,对分类器建立
判别函数
以对被识别的样本进行分类。
繁花似锦之流年似水
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2019-03-24 13:51
PAT A1015
这里可以用来判断神马时候输入完毕;这里还是在
判别函数
里要注意两点:第一:注意,0,1不是素数;第二:判别区间应该是2~sqrt(n),闭区间#include#include#include#include
宋霖轩
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2019-02-18 00:00
c++
算法
数据结构
系统学习数字图像处理之目标识别
类型可分离的程度的高低很大程度上取决于应用的描绘子的选择两大模式识别方法领域:决策理论和结构方法基于决策理论判别方法决策函数:模式x属于类widi(x)>dj(x)j=1,2,…,W;ji一个未知的模式x被称为属于第i个模式类,只有当把x代入所有
判别函数
后能得到
garrulousabyss
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2019-02-17 23:01
图像处理
线性分类模型(一):线性判别模型分析
目录1、相关的数学知识回顾2、判别式模型和生成性模型3、最小平方法4、Fisher线性
判别函数
5、感知器算法6、总结相关数学知识回顾1、直线方程和平面方程拓展到分类思想:直线l为分类决策方程
algorithmPro
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2018-11-09 09:33
机器学习算法
矩阵理论
Fisher线性判别及R语言实现
目录判别分析线性判别分析求Fisher线性
判别函数
计算判别界值数据如下R代码代码解释及结果分析判别分析discriminatanalysis,是多变量统计中用于判别样品所属类别的一种统计分析方法。
水木本源
·
2018-10-29 19:09
多元统计分析
python进行数据分析
Fisher线性判别及R语言实现
目录判别分析线性判别分析求Fisher线性
判别函数
计算判别界值数据如下R代码代码解释及结果分析判别分析discriminatanalysis,是多变量统计中用于判别样品所属类别的一种统计分析方法。
水木本源
·
2018-10-29 19:09
多元统计分析
python进行数据分析
3-3.线性
判别函数
的几何性质
模式空间与超平面模式空间:以n维模式向量X的n个分量为坐标变量的欧式空间。模式向量的表示:点、有向线段。线性分类:用d(X)进行分类,相当于用超平面d(X)=0把模式空间分成不同的决策区域。权空间与权向量解权空间:以超平面的权系数为坐标变量的n+1维欧式空间。增广权向量的表示:点、有向线段。
游阿游
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2018-10-28 09:36
生成模型 VS 判别模型
基本思想是有限样本条件下建立
判别函数
,不考虑样本的产生模型,直
This is bill
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2018-10-23 09:07
机器学习
线性判别分析LDA
线性
判别函数
的一般表达式为g(x)=wT+w0g(x)=w^T+w_0g(x)=wT+w0下面我们开始学习最直观的Fisher线性判别分析(lineardiscriminantanalysis,LD
Dmoll
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2018-10-10 20:12
机器学习
模式识别
机器学习笔试面试超详细总结(一)
最大概率分词3、中文分词的基本方法4、CRF(条件随机场)的特点5、隐马尔可夫模型(HMM)时间复杂度及可以使用的数据集6、在二分类问题中的评价方案7、决策树特点8、过拟合9、异方差性10、Fisher线性
判别函数
呆呆的猫
·
2018-10-07 00:00
机器学习笔试面试总结
正态分布中的贝叶斯分类方法
对于c类问题,以最小错误率的决策标准,可以得到
判别函数
为令
判别函数
简化为假设X是n维的待分类特征向量,且服从正态分布,即,则为了方便计算,取上式的对数为
判别函数
去掉无关项,上式子可
这还能被占用?
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2018-10-01 11:52
模式识别导论
2.1线性分类-part1
分类如何表示二值类标签当类型标签数量大于2时,类如何表示广义线性模型推理和决策辨别函数生成模型辨别模型(discriminativemodel)
判别函数
两类多类最小二乘如何求W~W~\tilde{\textbf
人工智障仁波切
·
2018-09-09 16:11
机器学习
深入浅出深度学习(二)分类器
分类算法:划分为了两类,即基于概率密度的方法和基于
判别函数
的方法。
呆呆的猫
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2018-09-07 14:18
深入浅出深度学习
深拷贝
1.数组,函数可共用//
判别函数
类型functiontypeOf(obj){consttoString=Object.prototype.toString;constmap={'[objectBoolean
webj
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2018-09-05 16:24
玻尔兹曼从玻尔兹曼分布到推荐算法
无论是
判别函数
还是联合概率分布,都是可以
Aogon
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2018-08-29 09:14
机器学习:梯度下降和牛顿法
二、算法核心思想分析1、线性
判别函数
由的各个分量的线性组合而成的函数:这里是“权向量”,被称为“阈值权”。对于二分类器来说,若,则判定为,若,则判定为。方程定义
ForTheDreamSMS
·
2018-07-27 21:58
机器学习
[机器学习]LR与SVM的联系和区别
LR、SVM、决策树等判别式模型直接生成一个表示P(Y|X)或者Y=f(X)的
判别函数
。
qq_35945399
·
2018-07-23 22:34
模式识别 第四 五章 线性分类器 非线性
判别函数
title:模式识别第四五章线性分类器非线性
判别函数
date:2017-03-2618:47:50categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning
gb_QA_log
·
2018-07-12 15:57
(python)云模型
判别函数
云模型是一种比较新颖的学科,主要用于定性和定量之间的转换。体现了一组数据的随机性,云模型主要用三种数据来表示其特征:期望Ex,熵En,超熵Heimportnumpyasnpimportmathimportmatplotlib.pyplotaspltdefcloud_transform(ys,n):Ex=np.mean(ys)En=np.mean(abs(ys-Ex))*np.sqrt(np.pi/
安设一声77
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2018-06-10 00:53
PPT改
判别模型和生成模型
判别模型和生成模型总结与对比:判别模型(DiscriminativeModels)生成模型(GenerativeModels)特点在有限样本条件下建立
判别函数
,寻找不同数据间的最优分类面,目标是实现分类首先建立样本的联合概率分布
LeadAI学院
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2018-05-11 08:59
(数据科学学习手札18)二次判别分析的原理简介&Python与R实现
线性判别分析的原理及实现,而在判别分析中还有一个很重要的分支叫做二次判别,本文就对二次判别进行介绍:二次判别属于距离判别法中的内容,以两总体距离判别法为例,对总体G1,,G2,当他们各自的协方差矩阵Σ1,Σ2不相等时,
判别函数
因为表达式不可化简而不再是线性的而是二次的
费弗里
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2018-03-30 10:00
(数据科学学习手札17)线性判别分析的原理简介&Python与R实现
通过大量样本训练出的模型,来对新出现的样本进行分类,这也是机器学习中最多的问题,而本文便要介绍分类算法中比较古老的线性判别分析:线性判别最早提出合理的判别分析法者是R.A.Fisher(1936),Fisher提出将线性
判别函数
用于花卉分类上
费弗里
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2018-03-23 17:00
【机器学习】使用Scikit-Learn库实现K-近邻(KNN)算法
KNN仅仅对训练集有记忆功能,不会从其他训练集中通过学习得到一个
判别函数
参数化模型和非参数化模型:1、参数化模型,通过训练数据估计参数:感知机、逻辑回归、线性SVM2、非参数化模型,无法通过固定参数来进行表征
ChenVast
·
2018-02-06 15:29
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
【机器学习】使用Scikit-Learn库实现K-近邻(KNN)算法
KNN仅仅对训练集有记忆功能,不会从其他训练集中通过学习得到一个
判别函数
参数化模型和非参数化模型:1、参数化模型,通过训练数据估计参数:感知机、逻辑回归、线性SVM2、非参数化模型,无法通过固定参数来进行表征
ChenVast
·
2018-02-06 15:29
Machine
Learning
机器学习算法理论与实战
opencv3/C++ 机器学习-支持向量机SVM & 单分类器 : ONE_CLASS
SVM基于内核方法,使用核函数将特征向量映射到高维空间,并在该空间中建立最佳的线性
判别函数
或适合于训练数据的最优超平面。在SVM中内核没有明确定义,但需要定义超空间中任意两点之间的距离。
阿卡蒂奥
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2018-02-05 13:37
OpenCV
OpenCV3
机器学习
opencv
SVM
判别函数
(七)势函数法
目的用势函数的概念来确定
判别函数
和划分类别界面。基本思想假设要划分属于两种类别ω1和ω2的模式样本,这些样本可看成是分布在n维模式空间中的点xk。把属于ω1的点比拟为某种能源点,在点上,电位达到峰值。
匍匐-菜鸟
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2018-01-18 23:07
PRML学习
判别函数
(四)之感知器算法
基本思想采用感知器算法(PerceptionApproach)能通过对训练模式样本集的“学习”得到
判别函数
的系数。这里采用的算法不需要对各类别中模式的统计性质做任何假设,因此称为确定性的方法。
匍匐-菜鸟
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2018-01-18 21:49
PRML学习
模式识别学习笔记(11)——线性
判别函数
线性
判别函数
1.1用于分类的
判别函数
的参数形式已知,直接从样本来估计
判别函数
的参数。优势:不需要有关概率密度函数的确切的参数形式。因此,属于无参数估计。
Carol__Deng
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2018-01-16 14:51
学习笔记
势函数法
用势函数的概念来确定
判别函数
和划分类别界面。在势函数法中,把属于一类的样品看做正电荷,而属于另一类的样品看作负电荷,从而把模式的分类转变为正负电荷的转移,电位为0的等位线即为判别界限。
林林同學
·
2018-01-13 11:03
机器学习
[Rcode]三种判别分析比较及R代码
#Fisher判别:按照类内方差尽可能小,类间方差尽可能大来求
判别函数
。#距离判别:#二分类问题:discriminiant.distance0)blong[i]beta)blong[i]<-1
TOMOCAT
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2017-12-05 18:08
Rcode
应用统计学与R语言实现学习笔记(十一)——判别分析
Chapter11DiscriminantAnalysis判别分析应用判别分析方法1距离判别法2Fisher判别法3Bayes判别法建立
判别函数
的方法判别分析的步骤及注意事项R语言中判别分析实现1判别分析应用判别分析
胖胖雕
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2017-09-11 21:46
R语言
统计学
机器学习测试题
20141、概念解释与简述题1.1、样本(样例)、机器学习、统计学习1.2、机器学习的一般步骤(请画示意图)1.3、样本属性的主要类型1.4、信息增益1.5、核函数SVM的判别方程1.6、Adaboost的
判别函数
lin聪记
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2017-07-26 16:09
机器学习
机器学习 —— 基础整理(六)线性
判别函数
:感知器、松弛算法、Ho-Kashyap算法
本文简单整理了以下内容:(一)线性
判别函数
与广义线性
判别函数
(二)感知器(三)松弛算法(四)Ho-Kashyap算法闲话:本篇是本系列[机器学习基础整理]在timeline上最新的,但实际上还有(七)、
Determined22
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2017-04-21 21:00
感知器算法及其实现
感知器算法及其实现1.1算法描述:感知器算法(PerceptionApproach)是通过对已知类别的训练样本集的学习,从而寻找到一个满足
判别函数
的权向量。
RisingFan
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2017-04-16 20:52
随机梯度下降算法
现在假设
判别函数
G(x)的系数都找出来了,那么我们通过
判别函数
G(x),就可以预测样本x的值为:y'。那么这个预测出来的y'值跟实际想样本x对应的值y的差距有多大呢?
爱嘉牛LA
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2017-03-25 15:40
机器学习
R语言分类算法之距离判别(Distance Discrimination)
1.距离判别原理分析根据待判定样本与已知类别样本之间的距离远近做出判断.根据已知类别样本信息建立距离
判别函数
式,再将各待判定样本的属性数据逐一代入式中计算,得到距离值,再根据此将样本判入距离值最小的类别的样本簇
Claroja
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2017-02-15 11:06
R语言
Pattern Recognition and Machine Learning 第四章 线性分类模型
有三种方法得到决策:
判别函数
,不用概率,直接定义函数进行分类生成式法:∑p(x,Ck)→p(x)→p(x|Ck)→p(Ck|x)判别式法,直接从数据求p(Ck|x)
判别函数
将x分类到Ck的
Danliwoo
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2017-01-04 02:20
机器学习
--PRML
模式识别(Pattern Recognition)学习笔记(十九)--多层感知器模型(MLP)
早前已经学习了感知器学习算法,主要通过对那些错分类的样本进行求和来表示对错分样本的惩罚,但明显的它是一个线性的
判别函数
;而且上节学到了感知器神经元(阈值逻辑单元),对于单个的感知器神经元来说,尽管它能够实现线性可分数据的分类问题
yangleo1987
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2016-11-22 18:07
线性分类器之感知器模型(Perceptron)
而感知器则是一种直接得到完整的线性
判别函数
g(x)=ωTx+ω0的方法。所以从某种意义上讲,感知器模型是Fisher判别的一种改进。了解神经网络的人也都知道,感知器是神经网络的基础。
Rainbow0210
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2016-10-23 13:07
感知器
perceptron
线性判别
梯度下降
模式识别-机器学习
贝叶斯决策在MNIST数据上的应用
判别函数
对正态
damant
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2016-10-13 22:55
matlab
模式分类
贝叶斯决策
机器学习
人工智能
LDA论文导读
原文的主要内容有两种方法设计分类器:1.discriminativemodel,就是由样本直接设计
判别函数
,例如SVM;2.generativemodel,就是先从样本恢复概率模型——例如我们熟悉的参数方法
cornerCao
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2016-08-23 15:43
机器学习
感知器算法(perceptron algorithm)
算法实现步骤给定一个增广的训练模式集{y1,y2,⋅⋅⋅,yN},其中每个模式类别已知,它们分别属于w1类,w2类:给定初步数始值K=0,令增量ρ=C,(C为正常数),给定初始增广权矢量W(0)赋任意小的值;输入训练模式yK,计算
判别函数
值
Amelia0911
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2016-06-04 19:48
模式识别
模式识别(Pattern Recognition)学习笔记(十八)--感知器与神经网络
回顾下前面学习的贝叶斯决策和线性的非线性的判别方法,可以发现,它们显然对应于第二种研究方向,都是直接从数学的角度来分析数据的分布,建立线性的或非线性的
判别函数
,而并
eternity1118_
·
2016-06-03 18:39
Computer
Vision
Pattern
Recognition
模式识别与机器学习
模式识别(Pattern Recognition)学习笔记(十七)--二次
判别函数
首先给出二次
判别函数
的一般形式: (1)其中,W是d阶对称方阵,w为d维权向量; 从判别式中可以看出,有很多参数,其中等式右边第二项就有d(d+1)/2个参数,很明显,这是一个O(n^
eternity1118_
·
2016-06-01 10:00
马氏距离
二次判别函数
模式识别学习笔记(十六)--非线性分类器
常用的非线性分类器主要有两大类:基于
判别函数
的和非基于
判别函数
的;基于设计
判别函数
的非线性分类器有:1
eternity1118_
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2016-05-31 18:33
Computer
Vision
Pattern
Recognition
#
模式识别与机器学习
模式识别学习笔记(十六)--非线性分类器
常用的非线性分类器主要有两大类:基于
判别函数
的和非基于
判别函数
的;基于设计
判别函数
的非线性分类器有:1
eternity1118_
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2016-05-31 18:00
判别函数
非线性分类器
模式识别(Pattern Recognition)学习笔记(十五)--机器学习的范化能力(推广能力)
设某一样本x,其真实所属类别标签为y,用
判别函数
f(x,w)来估计y,估计过程中带来的损失为L(y,f(x,w)),则在某个w下对所有训练样本的决策损失为:
eternity1118_
·
2016-05-25 14:00
机器学习
模式识别
VC维
范化能力
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