线性分类器第12页

[机器学习] 支持向量机(SVM)

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SVM的的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划的问题优点

NULL·2020-11-13 11:08

第一课.深度学习简介

Experience，机器学习是对一个Task，根据Experience，去提升Performance；在机器学习中，神经网络的地位越来越重要，实践发现，非线性的激活函数有助于神经网络拟合分布，效果明显优于线性分类器

tzc_fly·2020-11-02 11:06

SVM常见面试题

它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。

yousa_·2020-10-29 16:23

【论文学习】FastText总结

基于机器学习的线性分类器效果也很好，有用于大规模分类任务的潜力。从现在词向量学习中得到的灵感，我们提出了一

lyj157175·2020-10-10 10:48

支持向量机——SVM细节解读

前言在深度学习变得火热之前，SVM是最受欢迎的模型，因为SVM有充分的数学原理支撑，并且可得到全局最优解(使用梯度下降的线性模型只能得到局部最优解)，一般用于处理二分类任务，SVM是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器

予以初始·2020-09-27 17:28

CCF历届真题部分题解 Python实现

100查看我的提交查看试题/答题202009-3点亮数字人生查看我的提交查看试题/答题202009-4星际旅行查看我的提交查看试题/答题202009-5密信与计数查看我的提交查看试题/答题202006-1线性分类器

阔以的人·2020-09-26 22:18

SVM与SoftMax分类器

转给自己1.线性分类器在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。

我是谁_谁是我·2020-09-17 13:50

线性SVM与SoftMax分类器

1.线性分类器在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单，但是有很大

wulafly·2020-09-17 10:42

支持向量机（SVM）-----学习笔记一（原理详解与公式推导）

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，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解

zcc_TPJH·2020-09-17 05:22

机器学习1——支持向量机（SVM）详细理论推导【图文版】

支持向量机SupportVectorMachine,SVM是一种能够很好处理中等大小数据集的广义二元线性分类器。

胡二多 Hodor·2020-09-17 04:05

分类问题（四）多元分类

其他如SVM、线性分类器则是严格的二元分类器。不过我们仍有很多不同的办法可以让二元分类器实现多元分类的功能。例如，其中一种将手写数字分类成10个类别（0-9）的方式是训练10个二元分类器，每个二元分类

ZackFairT·2020-09-17 04:56

OK，扒一个人脸对齐的算法，AAM和ASM所谓何物

人脸检测早已比较成熟，传统的基于HOG＋线性分类器的方案检测效果已经相当不错，我们也不再过多讨论，本节重点讨论人脸特征点对齐，特征点对齐主要应用在确定关键点的位置上，并进一步用于人脸姿态或状态的判断（用在辅助驾驶

养不家·2020-09-16 15:34

老艿艿搞了一份福利给大家，仅限 5 天内领取

课程中利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴

芋道源码·2020-09-16 01:34

《机器学习》西瓜书第六章支持向量机

支持向量机分为：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机线性可分支持向量机：训练数据线性可分，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器；线性支持向量机：训练数据近似线性可分，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器非线性支持向量机

ab417789·2020-09-15 16:33

SVM（支持向量机）详解

通俗来讲，SVM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，即支持向量机的学习策略便是间隔最大化，

烧技湾·2020-09-15 06:07

CCF历年真题代码

试题编号试题名称最高得分202006-1线性分类器100202006-2稀疏向量100202006-3Markdown渲染器202006-41246202006-5乔乔和牛牛逛超市201912-1报数100201912

han_hhh·2020-09-15 04:58

第十九次CCF CSP认证题目——线性分类器 C语言

题目描述解题思路1.对于输入的坐标点使用最大数组保存。2.对于判断A、B类点，首先根据第一个点的类别，设置分类的flag，那么对另一个类别就是对立的flag值，而设置flag的操作时原子操作，需要一次性完成。3.对于分类的依据，是数学中的点与直线的关系，点在直线上，则带入点的坐标与直线的三个参数计算结果为0；点在直线上方则带入点的坐标与直线的三个参数计算结果大于0；点在直线的下方则带入点的坐标与直

钛白先生·2020-09-15 00:11

第19次CCF计算机软件能力认证试题解答（更新中）

202006-1线性分类器#include#definemem(arr,p)memset(arr,p,sizeof(arr))usingnamespacestd;typedeflonglongll;typedefunsignedlonglongull

sin²θ·2020-09-15 00:19

CCF CSP刷题记录34——202006-1线性分类器（Java）

importjava.util.Scanner;publicclass线性分类器{publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in

MissCode999·2020-09-15 00:25

CSP202006-1 线性分类器【数学】

试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题链接：CSP202006-1线性分类器问题简述：（略）问题分析：判定点集合是否都在同一侧，可以将点代入解析式，

海岛Blog·2020-09-14 20:51

机器学习—分类模型

c)//根据以往的经验和分析得到的概率类条件概率p(x|y=c)后验概率p(y=c|x)//事情已经发生，由某个因素引起的可能性的大小2.1Logistic回归Logistic回归是一个用在分类任务的线性分类器

qq_389825161·2020-09-14 14:46

CSP 202006-1 线性分类器

题目链接：线性分类器题目描述分析：判断一群点是否在线的同一侧，可以把他们的坐标带入线解析式，如果都大于0或都小于0，可以判断它们在同一侧数据结构上，可以用pair存点，用vector存一群点满分代码#include

云端FFF·2020-09-14 08:05

【CCF CSP历年考试带注释全题解 C++版】202006-1 线性分类器

#include#includeusingnamespacestd;intsign(pairpoint,vectorpara){//方便直接输出函数正负号intvalue=para[0]+point.first*para[1]+point.second*para[2];returnvalue>0?1:(value==0?0:-1);//1代表正，-1代表负，0代表0}intmain(){intn,

leoluo_cean·2020-09-14 02:02

历年 CCF CSP 认证第1题 Java 题解

目前只做完了第一题，第2、3、4、5题还没有看，源码已上传至GitHub和码云试题编号试题名称最高得分202006-1线性分类器100201912-1报数100201909-1小明种苹果100201903

稳得一笔·2020-09-14 02:50

【CCF】线性分类器

输入样例：9311A10A1-1A22B23B01A31B13B20A02-3-302-311输出样例：NoNoYes样例解释：解题思路：本质就是计算点到直线的距离（只不过分子不加绝对值），根据距离公式分母恒大于零不必考虑，分子就是θ₀+θ₁x+θ₂y，如果为正说明在上方，如果为负说明在另一侧。100分代码：#includeusingnamespacestd;structnode{intx,y;/

喜欢ctrl的cxk·2020-09-14 01:31

随机森林

这里主要说一下利用随机分类进行分类，随机森林分类是一种非线性分类方法，当数据集无法确定是否线性可分，或者利用线性分类器的效果不好时可以考虑利用随机森林，你可能会说为啥不用SVM（kernel为高斯核或者多项式核

离谱、·2020-09-14 01:01

CCF-CSP认证线性分类器（含爆内存风险！！）

#includeusingnamespacestd;structPoint{intx;inty;};constintN=1e3+10;Pointa[N];Pointb[N];intmain(){intn,m,x1,y1,f=0,g=0;chart;cin>>n>>m;for(intk=0;k>x1>>y1>>t;if(t=='A'){a[f].x=x1;a[f].y=y1;++f;}else{b[

radish_chu·2020-09-14 01:26

CCF-线性分类器

importjava.util.*;publicclassMain{publicstaticclassNode{//点类intx;//横坐标inty;//纵坐标charkind;//类型publicNode(intx,inty,charkind){this.x=x;this.y=y;this.kind=kind;}}publicstaticvoidmain(String[]args){ArrayL

胖蟹·2020-09-14 00:52

CCF CSP 2020年 1题线性分类器

题意：给你二维坐标上的一些点，给这些点分为两类A类和B类然后给你一条直线的公式。判断这条直线是否能把A类点和B类点完美分开。解：这道题不难，看到这道题我竟然想起了久违的机器学习（笑哭滑稽）。我的解法也不算太简单，主要的是想给大家展示for_each算法的返回值的使用。废话不多说了上代码！！！c++代码：#include#include#includeusingnamespacestd;struct

春天的逃之夭夭·2020-09-14 00:13

CCF-CSP线性分类器

思路简单暴力n,m=input().split()n,m=int(n),int(m)S=[]#读入数据点和类型foriinrange(1,n+1):s=list(input().split())s[0],s[1],s[2]=int(s[0]),int(s[1]),s[2]S.append(s)Z=[]#读入直线的参数foriinrange(n+1,m+n+1):z=list(input().spl

.道阻且长·2020-09-14 00:53

机器学习算法05——SVM实战

1.SVM概念SVM是一种二分类模型，用于特征空间上得到间隔最大的线性分类器，基本思想是使得两类离分类平面间隔最大化，并且最终转化为一个凸二次规划问题求解。

yue200403·2020-09-13 20:04

线性分类器的三种最优准则

Fisher准则：根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。

一只tobey·2020-09-13 17:51

线性分类器三大类

线性分类器有三大类：感知器准则函数、SVM、Fisher准则，而贝叶斯分类器不是线性分类器感知器准则函数：代价函数J=-(W*X+w0)，分类的准则是最小化代价函数。

张哲瑞·2020-09-13 17:10

202006-1 CCF认证考试Python版线性分类器

我的思路是当A类大于0添加1，小于0添加0，B类反之，之后根据数组a里面是否为一种元素判断。100分n,m=input().split()n,m=int(n),int(m)X=[]Y=[]T=[]O_1=[]O_2=[]O_3=[]r=[]re=8foriinrange(n):x,y,t=input().split()x,y=int(x),int(y)t=str(t)X.append(x)Y.ap

小杨呀404·2020-09-13 17:37

以下()属于线性分类器最佳准则?

感想线性分类器我还是知道的，但是什么线性分类器最佳准则就不清楚了，这里我也整理一下。problem以下()属于线性分类器最佳准则?

农民小飞侠·2020-09-13 16:35

CCF 202006-1 线性分类器（小坑一个）

思路：结构体标点，根据点坐标代入线方程中得到的值gg、以及点对应的ＡＢ类型来判断是否完美分割判断中先存下第一个点的方程值gg、类型，再将方程值gg与后面循环到的其他点的方程值相乘，同号得正、异号得负，再看类型#include#includeusingnamespacestd;structPoint{intx;inty;chart;};booljudge1(structPointp[],inta1,

末多末·2020-09-13 16:28

机器学习---线性分类器三种最优准则

线性分类器三种最优准则：Fisher准则：根据两类样本一般类内密集，类间分离的特点，寻找线性分类器最佳的法线向量方向，使两类样本在该方向上的投影满足类内尽可能密集，类间尽可能分开。

Dean0Winchester·2020-09-13 16:52

MATLAB线性分类器

基本2维公式:d(x)=w1*x1+w2*x2+w3=0;d(x)>0归到第一类d(x)<0归到第二类p=[1:10;1:10];%前面是x坐标后面是y坐标t=[0000111111];%分类标记矩阵一个点对应一个坐标点，如0对应（1,1）plotpv(p,t);%使用标记矩阵将p中的点分类标记w=[1,1];%w1=1,w2=1b=-9;%w3=-2其实这个就是x+y-2=0这条直线plotpc

jiajiadejiali21·2020-09-13 15:33

Libsvm和Liblinear的使用经验谈

主要是用来进行非线性svm分类器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的dataclassification，因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多

且歌且行·2020-09-12 15:56

如何获取到javasript链接的网址

原理SVM基本模型是定义在特征空间上的二分类线性分类器（可推广为多分类），学习策略为间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规划问题，也等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。

yna1052·2020-09-12 14:08

CCF 202006-1 线性分类器（C++）

202006-1线性分类器试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB问题描述：解题过程通过直线方程，将每个点处于直线上方或是下方计算出来（处于直线同侧的点代入直线方程后得到结果同号

D_din·2020-09-12 14:09

202006-2 CCF认证考试 Python版稀疏向量

第一题线性分类器这个题思路很简单但博主至今没有找到Python100分的答案，（想到办法后再更新也希望有小伙伴找到后可以分享一下）我尝试了数组和字典两种方法，都运行超时，数组的30分，字典的60分，代码如下

小杨呀404·2020-09-12 14:45

模式识别内容概述

第3章：线性分类器的设计。均方理论的概率估计性质、偏差方差的难题、支持向量机的基本原理、线性可分性、感知器算法、均方和最小二乘法理论第4章：非线性分类器的设计Cover定理和径向

Tristone1217·2020-09-12 13:58

SVM解释：四、线性不可分的情况

之前的博客介绍了在数据为线性可分的情况下，如何用SVM对数据集训练，从而得到一个线性分类器，也就是超平面WX+b=0WX+b=0.但是我已经强调过多次，线性可分的情况有相当的局限，所以SVM的终极目标还是要解决数据线性不可分的情况

guoziqing506·2020-09-12 10:51

数据挖掘（机器学习）面试--SVM面试常考问题

它的基本模型是在特征空间中寻找间隔最大化的分离超平面的线性分类器。（间隔最大是它有别于感知机）（1

赵志雄·2020-09-12 10:35

机器学习（二）神经网络——多层感知机——反向传播

个人学习总结第二篇神经网络及其分类博客神经网络浅讲，其中提到一些容易混淆的概念机器学习在历史的滚滚洪流中某些名称与概念之间发生了让人懵逼的纠缠，上边的博客按发展进程作了梳理，这里对各种神经网络做个人总结神经网络干嘛的混淆点单层线性分类器

五花肉为什么这么好吃·2020-09-12 04:02

机器学习笔记 -- SVM 支持向量机公式推导

线性支持向量机与软间隔最大化2.2对偶算法三、非线性支持向量机3.1核函数常用核函数SVM的核函数选择和调参3.2非线性支持向量分类机四、SMO序列最小优化算法间隔最大使SVM有别于感知机；核技巧使它称为实质上的非线性分类器

你的一切都是星尘·2020-09-11 09:11

AI-支持向量机分类预测

基于支持向量机的分类预测1.简介支持向量机（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，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面

evenson1·2020-08-26 21:57

基于支持向量机的分类预测

1.认识SVM支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种对数据进行二分类的广义线性分类器，其分类边界是对学习样本求解的最大间隔超平面。

独影月下酌酒·2020-08-26 19:30

3.线性分类器与非线性分类器的区别与优劣？

再看定义考虑二类的情形，所谓线性分类器即用一个超平面将正负样本分离开，表达式为y=wx。这里是强调的是平面。而非线性的分类界面没有这个限制，可以是曲面，多个超平面的组合等。

加油！小小七·2020-08-26 15:30

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