线性分类器第10页

SVM通俗易懂理解

SVM简介SVM，支持向量机，基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器，间隔最大使其

ZEERO~·2022-07-10 07:19

十大算法之SVM

支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器

CocoonNa·2022-07-04 11:15

《动手学深度学习》（一）-- 线性神经网络

可以结合线性分类器学习笔记和《计算机视觉与深度学习》——线性分类器一起学习。

长路漫漫2021·2022-07-03 13:03

线性分类器学习笔记

本篇主要整理自北邮鲁鹏老师的《计算机视觉与深度学习》课程资源可在B站上搜到。1前言相关课程推荐：图像包含了三维场景的结构信息和语义信息。视觉识别中与图像分类任务相关的任务有很多，其中比较典型的包括目标检测、图像分割、图像描述、图像生成等。深度学习三要素：算法、算力、数据常见神经网络：全连接神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、变分自编码网络、生成对抗网络等2图像分类图像分类任务是计算机视觉中的核心

长路漫漫2021·2022-07-03 13:32

神经网络入门之模型选择（PyTorch）

https://courses.d2l.ai/zh-v2/文章目录模型选择训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-则交叉验证总结过拟合和欠拟合模型容量模型容量的选择估计模型容量VC维线性分类器的VC

-素心向暖·2022-07-01 07:44

【机器学习-西瓜书】第6章支持向量机

一种二分类模型，是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；SVM的学习策略是间隔最大化，学习算法是求解凸二次规划的最优化算法，可等价于正则化的合页损失函数最小化问题。

wayaya112·2022-06-30 07:14

机器学习之基于SVM实现多类人脸识别

之前利用Fisher线性分类器实现过多类人脸识别，这次还是同样的数据集，利用SVM实现人脸识别。数据集如下所示：一共是40个人的人脸照片，每个人有10张图片。

starlet_kiss·2022-06-28 20:06

Xyang的AI学习之旅：浅谈【机器学习】- 逻辑回归01

首先，逻辑回归不是一个回归算法，它是一个分类算法，但是它同样是基于多元线性回归的算法，是一个线性分类器，所以叫逻辑回归，而没有叫逻辑分类。

艾克斯_杨·2022-06-13 07:15

python机器学习（六）回归算法-逻辑回归

逻辑回归同步更新在个人网站：http://www.wangpengcufe.com/machinelearning/pythonml-pythonml6/一、概述1.1、概念是一种名为“回归”的线性分类器

王小鹏的随笔·2022-06-11 17:01

机器学习实践之scikit-learn：逻辑斯蒂回归（Logistic regression）

在某些文献中，logistic回归又被称作logit回归，maximum-entropyclassification（MaxEnt，最大熵分类），或log-linearclassifier（对数线性分类器

空腹熊猫·2022-06-04 07:13

基于信息熵特征的，构建SVM BP分类器对信号进行分类技术

基于信息熵特征的，构建SVMBP分类器对信号进行分类技术图SVM决策平面的示意图一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机图支护的图像知乎可以看出，SVM

matlab_python22·2022-06-03 22:03

深度学习与CV教程(2) | 图像分类与机器学习基础

本文讲解数据驱动的模型算法，包括最邻近算法、KNN分类器、线性分类器的原理、各自的优缺点和实际应用【对应CS231nLecture2】

ShowMeAI·2022-05-27 11:00

计算机视觉研究院总结了算法50经典面试题

supportvectormachine，SVM）的原理支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器

计算机视觉研究院·2022-05-25 07:57

李航统计学习方法第2章感知机

证明算法的收敛性.感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w\cdotx+b)f(x)=sign(w⋅x+b)是模型函数www和bbb是模型参数,分别叫权值和偏置.感知机是判别模型.假设空间是线性分类器集合

manong_dashen·2022-05-18 16:30

机器学习实验——分类学习算法

会使用分类学习评价方法测评不同的算法性能二、设备或环境个人电脑、Anaconda2、Python2.7.10和网络三、实验步骤1、设计算法步骤和流程2、根据算法编写Python程序3、运行机器学习算法程序并调试四、内容（一）：线性分类器

shanhe_yuchuan·2022-05-09 07:36

什么是感知机以及如何训练感知机.

所谓感知机其实就是一个线性分类器在数据线性可分的情况下,通过PLA(传统感知机学习算法)可以找到一个超平面来进行分类,这种算法在此情况下是收敛的.当数据不是线性可分的情况下,我们通过pocketAlgorithm

植泽·2022-05-08 17:23

《统计学习方法》——第二章、感知机模型

感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器，即函数集合。

啊四战斗霸·2022-05-02 07:04

手写数字识别实践（二）：基于线性SVM与PyQt5

就知道贝叶斯只是一个开始了…这次老师要求使用线性分类器，可以直接在（一）的设计基础上进行功能拓展（其实就是把线性分类器做出来再往朴素贝叶斯分类器的位置一塞而已）。

-KARAS-·2022-05-01 07:30

SVM支持向量机+实例展示

给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。

Snippers·2022-04-30 07:50

支持向量机之线性可分向量机

它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化（hardmar

无风听海·2022-04-28 10:00

机器学习基础知识点

机器学习150道1详细说说SVM支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，通俗来讲，它是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化

春风吹23·2022-04-20 07:17

《python机器学习及实践-从零开始通往kaggle竞赛之路》——代码整理

代码目录2.1监督学习经典模型2.1.1分类学习2.1.1.1线性分类器2.1.1.2支持向量机2.1.1.3朴素贝叶斯2.1.1.4K近邻2.1.1.5&2.1.1.6决策树&集成模型3.1模型实用技巧

猴子姑娘呀·2022-04-15 07:27

第1例：基于全连接网络的手写体数字MNIST识别

单层感知器是一个简单的线性分类器，能够处理线性二分类问题。多层感知器由单层感知器组合而成，能够处理非线性多分类问题。

kinga-AI学长·2022-04-05 07:19

支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习（supervisedlearning）方式对数据进行二元分类的广义线性分类器（generalizedlinearclas

kinga-AI学长·2022-04-05 07:19

Python机器学习应用之支持向量机的分类预测篇

我们经常会遇到这样的问题，给你一些属于两个类别的数据（如子图1），需要一个线性分类器将这些数据分开,有很多分法（如子图2），现在有一个问题，两个分类器，哪一个更好？

·2022-03-10 19:35

计算机视觉与深度学习第四章：全连接神经网络

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第四章全连接神经网络计算机视觉与深度学习本节重点一、分类模型1.多层感知器全连接神经网络权值全连接神经网络与线性分类器区分全连接神经网络绘制及命名

113之落·2022-03-05 10:47

计算机视觉与深度学习-全连接神经网络

先贴一下课程官网：CV-XUEBA篇3地址：计算机视觉与深度学习-线性分类器目录全连接神经网络1、线性分类器的权值2、全连接神经网络与线性不可分3、全连接神经网络绘制与命名4、激活函数5、神经网络结构设计

NanKom·2022-03-04 07:00

计算机视觉与深度学习-线性分类器

上篇地址：计算机视觉与深度学习-2目录1、线性分类器1.1数据集介绍1.2图像类型1.3图像输入1.4分类器的选择1.5什么是线性分类器？1.6线性分类器的决策1.

NanKom·2022-03-04 07:00

计算机视觉-图像识别分类&线性分类器

目录图像识别难点：跨越语义鸿沟基于规则的分类方法数据驱动的图像分类方法图像表示：分类器：损失函数优化方法训练过程决策2.设计线性分类器：损失函数示例:学习目标：入门计算机视觉第二天图像分类与线性分类器学习内容

kokotao·2022-03-04 07:59

KNN算法与线性分类器

一、图像识别1、简单介绍图像识别的核心问题：矩阵。图像识别的任务就是给定图像即矩阵后，对矩阵去做图像识别，以得到一组概率，以此来判断图像的所属类别。2、不足之处图像识别的困难之处：准确率一直提升不上去。准确率提升不了的原因主要有如下几个：1、图片视角不同：每个事物旋转或者侧视最后的构图都完全不同。2、图片尺寸大小不统一：相同内容的图片也可大可小。3、图片变形：很多东西处于特殊的情形下，会有特殊的摆

心若向阳，何谓悲伤·2022-03-04 07:26

计算机视觉（三）线性分类器

目录线性分类器数据集介绍分类器设计图像类型图像表示选择分类模型线性分类器权值w分界面/决策边界损失函数多类支持向量机损失正则项超参数L2正则项L1正则项优化算法（梯度下降）梯度下降算法随机梯度下降算法小批量梯度下降算法数据集划分训练数据测试数据验证数据

想要好好撸AI·2022-03-04 07:54

【计算机视觉与深度学习】线性分类器（二）

计算机视觉与深度学习系列博客传送门【计算机视觉与深度学习】线性分类器（一）目录损失函数再探讨正则项参数优化损失函数再探讨让我们回到损失函数的一般定义L=1N∑iLi(f(xi,W),yi)L=\frac

CCH²¹·2022-03-04 07:50

【计算机视觉与深度学习】线性分类器（一）

目录从线性分类器开始线性分类器的定义线性分类器的决策步骤线性分类器的矩阵表示线性分类器的wiT\bmw_i^TwiT如何理解线性分类器的决策边界线性分类器的损失函数损失函数的定义多类支持向量机损失从线性分类器开始线性分类器形式简单

CCH²¹·2022-03-04 07:49

计算机视觉与深度学习学习笔记【二】分类器设计

文章目录分类器设计1.线性分类器1.1图像类型：略1.2图像表示：大多数分类算法都要求输入**向量**1.2.1最简单的方法1.3分类模型1.3.1线性分类器定义1.3.3线性分类器的分界面1.4损失函数

事多做话少说·2022-03-04 07:40

讲人话的计算机视觉和深度学习（一）线性分类器

2.图像分类的难点3.基于规则的方法4.数据驱动的图像分类范式5.常见的任务评价指标二、线性分类器1.图像表示2.分类模型的选择3.损失函数的设计4.优化算法5.训练过程前言计算机视觉是模拟人的思维对图像甚至是音频进行处理的学科

JamieJi·2022-03-04 07:00

李飞飞深度学习计算机视觉（二）——数据驱动的图像分类方式，K最近邻与线性分类器

好像之前听过类似的这个课了，连PPT都是一样的，只不过是中文的，哈哈哈，算啦，不看了，有空再补剩下的18h视频先占个坑

Arthur-Ji·2022-03-04 07:59

计算机视觉与深度学习第三章：线性分类器

计算机视觉与深度学习本文按照北京邮电大学计算机学院鲁鹏老师的计算机视觉与深度学习课程按章节进行整理，需要的同学可借此系统学习该课程详尽知识~第三章线性分类器计算机视觉与深度学习本节重点一、图像表示二、分类模型

113之落·2022-03-04 07:26

打卡第六天-线性分类器损失函数与最优化（上）

SVM损失计算公式如图：svm-loss当loss是0时，w的值可能是比例放大的值，w没有的限制范围。权重正则化权重正则化L2是常用的方法softmaxclassifier损失softmax是某个分类的概率一般会选择softmax方法计算loss

奥润橘·2022-02-20 22:35

XGBoost和GBDT的区别

比较项目GBDTXGBoost基分类器CART树除了CART，还支持线性分类器优化过程只用到代价函数的一阶导数信息对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到一、二阶导数代价函数的正则化没有使用到正则项可选l1

_爱碎碎碎碎念·2022-02-18 23:08

一文掌握SVM用法（基于R语言）

SVM背景知识支持向量机，因其英文名为supportvectormachine，故一般简称SVM，就是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的间隔最大的线性分类器，其学习策略便是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解

Mrrunsen·2022-02-17 07:30

新2019计划：机器学习100天—支持向量机【6】

它是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机。

克里斯托弗的梦想·2022-02-16 22:11

【机器学习sklearn】支持向量机SVM

支持向量机（SupportVectorMachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

Moonuiu·2022-02-13 07:16

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（下）

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明

不冷静的石头·2022-02-11 07:22

CS231n：线性分类笔记（下）

refer=intelligentunit原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器译者注：下篇翻译起始处SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结

最后一码·2022-02-11 07:51

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记（中，下）包括损失函数的内容

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVM译者注：中篇翻译截止处SOFTMAX分类器SVM和SOFTMAX的比较基

cppnhy·2022-02-11 07:19

CS231n课程笔记翻译：线性分类笔记

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互线性分类器原型小结线性

buaadf·2022-02-11 07:18

微生物多样研究—差异分析

它属于非线性分类器，因此可以挖掘变量之间复杂的非线性的相互依赖关系。通过随机森林分析，可以找出能够区分两组样本间差异关键OTU。

JarySun·2022-02-11 06:39

机器学习第六篇：详解支持向量机算法

(本文框架)01|概念及原理：支持向量机是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。

俊红的数据分析之路·2022-02-08 17:47

Logistic Regression

1.性质：线性分类器（通过的大小以及事先确定的阈值来进行分类）2.模型：3.求导：令，则4.损失函数：假设记，，可合并记为要根据一组数据利用极大似然估计求出参数，则取其对数得5.算法：gradientascent

BernadeWang·2022-02-05 19:28

Logistic Regression 逻辑回归，Tensorflow源码实现

LogisticRegression逻辑回归,Tensorflow源码实现LogisticRegression是一种基于概率的线性分类器。它由一个权重矩阵W和偏差向量b参数组成。

zhang-zhan·2022-02-05 07:21

推荐频道

线性分类器