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线性分类器
SVM的常见面试点总结
SVM是一种二类分类模型,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)。
Manduner_TJU
·
2020-07-28 03:05
机器学习
C3D:使用3D卷积网络学习时空特征
我们有3个发现:3DConvNets比2DConvNets更适用于时空特征的学习;对于3DConvNet而言,在所有层使用3×3×3的小卷积核效果最好;我们通过简单的
线性分类器
学到的特征名为C3D(Convolutional3D
钟速
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2020-07-27 17:38
【百面】03_经典算法
【SVM】1.简单介绍SVM支持向量机简称为SVM,是一种二类分类模型,它的模型是定义在特征空间上的间隔最大的
线性分类器
。
十八线码农ing
·
2020-07-22 09:00
机器学习西瓜书笔记(六)--------------支持向量机
支持向量机支持向量机是一种经典的二分类模型,基本模型定义为特征空间中最大间隔的
线性分类器
,其学习的优化目标便是间隔最大化,因此支持向量机本身可以转化为一个凸二次规划求解的问题对于二分类学习,假设现在的数据是线性可分的
超超人不会飞
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2020-07-19 10:05
西瓜书
机器学习
支持向量机
SVM原理详细图文教程来了!一行代码自动选择核函数
SVM由线性分类开始理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:
线性分类器
。给定一些数据点,它们分别属于两个不同的类,现在要找到一个线性
机器学习算法那些事
·
2020-07-17 11:00
算法
机器学习
支持向量机
python
人工智能
深度学习与计算机视觉系列(3)_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。
寒小阳
·
2020-07-15 11:32
计算机视觉
深度学习与计算机视觉
《统计学习方法》--支持向量机
《统计学习方法》第七章–支持向量机支持向量机概述支持向量机是一种二类分类模型,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
。
兜里有糖心里不慌
·
2020-07-15 09:53
大数据与网络安全
《统计学习方法》笔记
CS231n学习笔记——
线性分类器
CS231n学习笔记——
线性分类器
CS231n课程使用的是CIFAR-10数据集,其中有60000张32x32的彩色图像,平均分为10个类,其中50000张为训练集,10000张为测试集。
我喜欢你就像
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2020-07-15 09:55
深度学习
CS231n
【培训笔记】高校人工智能训练营笔记0724
线性分类器
:传统:直接将特征用于数据分类神经网络:将特征先进行LogisticRegression非线性变换,训练出新的特征后,再将新的特征用于线性变换深度学习:对原始数据(原始输入特征)做多层次非线性变换
ccszbd
·
2020-07-15 07:32
读书笔记
线性分类器
-基本概念
转载自:《模式识别》(第三版)第4章-
线性分类器
#############################################################4.1引言模式识别的目的:在特征空间中设法找到两类
编号1993
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2020-07-15 00:56
机器学习
# cs231n (一)神经网络介绍
其他分类器][10])3.超参数调整的验证集4.最近邻分类器优缺点5.总结转载和疑问声明我祝各位帅哥,和美女,你们永远十八岁,嗨嘿嘿~~~同类文章cs231n(一)图像分类识别讲了KNNcs231n(二)讲了
线性分类器
BRUCE_WUANG
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2020-07-14 22:32
神经网络
深度学习2:常见的
线性分类器
https://blog.csdn.net/u014755493/article/details/70182532
线性分类器
:模型是参数的线性函数,分类平面是(超)平面;非
线性分类器
:模型分界面可以是曲面或者超平面的组合
jasonxu666
·
2020-07-14 20:50
深度学习
sklearn实战-----5.逻辑回归与评分卡
然而逻辑回归,是一种名为“回归”的
线性分类器
,其本质是由线性回归变化而来的,一种广泛使用于分类问题中的广义回归算法。要理解逻辑回归从何而来,得要先理解线性回归。
少奶奶的猪
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2020-07-14 20:15
Sklearn
cs231学习笔记二
线性分类器
、SVM、Softmax
课程地址:http://cs231n.github.io/linear-classify/
线性分类器
假设样本xi∈RD,i=1…N,对应类标签yi∈1…K。
poorfriend
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2020-07-14 16:56
机器学习
cs231
KNN算法
KNN是一种非
线性分类器
。距离用欧式距离定义。超参数与参数相区别。参数是通过学习得到的变量,超参数是预设的变量。分析过程K值的选择KNN的决策边界一般不是线性的,所以说KN
m_pNext
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2020-07-14 15:36
机器学习
支持向量机(support vector machine)
SVM是一种二分类模型,他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
。当使用不同的核函数时,可以使得SVM成为一个非
线性分类器
。
井底蛙蛙呱呱呱
·
2020-07-14 13:45
深度学习基础
感知机是最简单的一种人工神经网络,是一种二元
线性分类器
。感知机抽象于生物神经细胞,为了模拟神经细胞行为,与之对应的感知机基础概念被提出,如权重(突触)、偏置(阈值)及激活函数(细胞体)。
SHERO_M
·
2020-07-14 05:52
深度学习
# cs231n (二)
线性分类器
cs231n(二)
线性分类器
标签(空格分隔):神经网络文章目录cs231n(二)
线性分类器
0.回顾1.线性分类从图像到标签分值的参数化映射理解
线性分类器
损失函数2.支持向量机(SVM)实际考量3.Softmax
BRUCE_WUANG
·
2020-07-14 02:41
神经网络
随机梯度下降分类SGDClassifier(Stochastic Gradient Descent)
随机梯度下降(SGD)是一种用于在
线性分类器
下的
线性分类器
的判别学习方法,例如(线性)支持向量机和Logistic回归。
Shaw✏️
·
2020-07-13 19:31
CS231n——机器学习算法——线性分类(上:
线性分类器
)
k-NearestNeighbor分类器存在以下不足:分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较。这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计。对一个测试图像进行分类需要和所有训练图像作比较,算法计算资源耗费高。引言:我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题,该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成:一个是评分函数(score
堂姐在这儿。
·
2020-07-13 19:19
机器学习
cs231n
分类器
斯坦福CS231n项目实战(三):Softmax线性分类
红色石头的专栏我的知乎:红色石头我的微博:RedstoneWill的微博我的GitHub:RedstoneWill的GitHub我的微信公众号:红色石头的机器学习之路(ID:redstonewill)Softmax
线性分类器
的损失函数
红色石头Will
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2020-07-13 12:54
机器学习
深度学习
斯坦福CS231n
斯坦福cs231n课程剖析
双线性汇合(bilinear pooling)在细粒度图像分析及其他领域的进展综述——SIGAI推荐
目录1.数学准备1.1符号1.2数学性质1.3双线性2.双线性汇合2.1细粒度分类中的双线性汇合2.2不同阶的汇合3.精简双线性汇合3.1PCA降维3.2近似核计算3.3低秩双
线性分类器
4.双线性汇合的其他应用
ChaucerG
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2020-07-13 09:33
深度学习
CS231n笔记|3 损失函数和最优化
损失函数和最优化(lossFunctionandoptimization)损失函数(SVM、Softmax)、正则化、最优化(梯度计算、梯度下降-BGD\SGD\MBGD)、图像的特征表示3.1损失函数损失函数衡量
线性分类器
荷叶田田_
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2020-07-13 09:57
Deep
Learning基础
随机梯度下降
随机梯度下降(SGD)是一种简单但又非常高效的方法,主要用于凸损失函数下
线性分类器
的判别式学习,例如(线性)支持向量机和Logistic回归。
IceForest1
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2020-07-13 08:37
机器学习
读书笔记:“集体智慧编程”之第九章:高阶分类-核方法与SVM
本章继续研究分类器:
线性分类器
核方法和支持向量机(SVMs)例子本章使用一个小小的例子,用于分析得出,各种分类器优势和弱势。
silent狼
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2020-07-12 21:53
机器学习
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis)
线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis
线性分类器
判别式函数discriminantfunctions从判别式或后验概率到决策面线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis
zidaoziyande
·
2020-07-12 20:37
统计学习方法 第7章 支持向量机(1)
统计学习方法第7章支持向量机(1)支持向量机是一种二类分类模型,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
。支持向量机还包括了核技巧,使它成为实质上的非
线性分类器
。
super_chicken
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2020-07-12 00:13
统计学习方法
SVM
支持向量机
机器学习之SVM
目录SVM简介线性SVM算法原理非线性SVM算法原理SVM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
dymkkj
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2020-07-11 05:14
机器学习
SVM算法的理解及其Python实现多分类和二分类
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
(generalizedlinearclassifier
Jeremy_lf
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2020-07-10 22:43
机器学习
cs231n课程笔记:线性分类
非原创,禁止转载本文内容列表:
线性分类器
简介1.1引出(KNN的不足)1.2概述线性评分函数2.1从图像到标签分值的参数化映射2.2
线性分类器
理解
线性分类器
3.1将图像看做高维度的点3.2将
线性分类器
看做模板匹配
spectre_hola
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2020-07-10 19:12
损失函数
损失函数当在训练神经网络模型的时候,特别是一些
线性分类器
,往往需要定义一个损失函数L(yˆ,y),函数用来表征模型的预测yˆ与真实的输出y之间的损失,而模型的训练就是要通过样本将损失函数最小化。
江中舟
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2020-07-10 18:36
2、房价预测实战中学到的经验
用Bagging优化模型的过程:1、对于要使用的弱模型(比如
线性分类器
、岭回归),通过交叉验证的方式找到弱模型本身的最好超参数;2、然后用这个带着最好超参数的弱模型去构建强模型;3、对强模型也是通过交叉验证的方式找到强模型的最好超参数
mingyan926
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2020-07-10 09:25
KNN与
线性分类器
问题:图像分类:我们给出了一组标记图像的训练集,要求预测测试集上的标签。KNN(K最近邻算法K-NearestNeighbor):所谓K近邻算法,即是给定一个训练数据集,对新的输入实例,在训练数据集中找到与该实例最邻近的K个实例(也就是上面所说的K个邻居),这K个实例的多数属于某个类,就把该输入实例分类到这个类中。如何判断两张图片的不同:曼哈顿算法(L1):每张图片由大量的像素点组成(0-255)
how2js
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2020-07-09 23:52
机器视觉
SVM小结
参考❤️:http://blog.csdn.net/passball/article/details/7661887/一、
线性分类器
1、超平面g(x)=+b2、线性可分:如果一个线性函数能够将样本完全正确的分开
__0_0__
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2020-07-09 12:55
SVM原理详细图文教程来了!一行代码自动选择核函数,还有模型实用工具
SVM由线性分类开始理解SVM,咱们必须先弄清楚一个概念:
线性分类器
。给定一些数据点,它们分别属于
QbitAl
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2020-07-09 11:24
FastText详解
fastText原理https://zhuanlan.zhihu.com/p/32965521FastText是将句子中的每个词通过一个lookup层映射成词向量,对词向量叠加取平均作为句子的向量,然后直接用
线性分类器
进行分类
NLP_victor
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2020-07-09 11:23
NLP
SVM实例之鸢尾花(sklearn)
SVM简单实例支持向量机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
,其中间隔最大使它有别于感知机。支持向量机旨在求一个分离超平面。这个超平面使得离它最近的点能够最远。
知非丶
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2020-07-09 06:56
Python
机器学习
机器学习——SVM
https://zhuanlan.zhihu.com/p/49331510定义SupportVectorMachine,简称SVM,支持向量机,是一种二类分类模型,基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的
线性分类器
zqnnn
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2020-07-09 06:33
找工作的二三事儿
高效的文本分类
与此同时,
线性分类器
在文本分类器中被认为是一种很好的baseline,尽管他们很简单,但当正确的特征被使用时,经常能够得到很好的表现[1.wangandManning,2012]。
一夜了
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2020-07-09 03:41
机器学习及深度学习相关
NLP
第 19 次 CCF CSP 认证 202006-1
线性分类器
(line)
目录【题目描述】【输入格式】【输出格式】【样例1输入】【样例1输出】【样例1解释】【子任务】思路分析:C++代码:【题目描述】考虑一个简单的二分类问题——将二维平面上的点分为A和B两类。训练数据包含n个点,其中第i个点(1≤i≤n)可以表示为一个三元组(xi,yi,typei),即该点的横坐标、纵坐标和类别。在二维平面上,任意一条直线可以表示为θ0+θ1x+θ2y=0的形式,即由θ0、θ1和θ2三
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2020-07-08 23:36
CCF
CSP认证
机器学习——支持向量机(SVM)
.SVM中使用多项式特征3.高斯核函数4、超参数γγγ一、支持向量机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
白水
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2020-07-08 22:21
机器学习
线性分类器
——Fisher线性判别
Fisher线性判别1.Fisher线性判别步骤2.Fisher判别实现代码3.Fisher分类器1.Fisher线性判别步骤Fisher线性判别分析的基本思想:选择一个投影方向(线性变换,线性组合),将高维问题降低到一维问题来解决,同时变换后的一维数据满足每一类内部的样本尽可能聚集在一起,不同类的样本相隔尽可能地远。Fisher线性判别分析,就是通过给定的训练数据,确定投影方向W和阈值w0,即确
白水
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2020-07-08 22:49
机器学习
机器学习支持向量机简介
使用多项式特征和核函数3、高斯核函数4、超参数γ三、参考链接一、支持向量机1、SVM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
p唯唯唯eng
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2020-07-08 21:33
对鸢尾花数据集和月亮数据集,分别采用LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析(python)
所得的组合可用来作为一个
线性分类器
good luck*
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2020-07-08 21:49
算法
python
支持向量机(SVM)学习笔记2
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
。(间隔最大化是它的独特之处),通过该超平面实现对未知样本集的分类。
妙手书生2016
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2020-07-08 18:52
机器学习笔记
线性判别分析(LDA)准则:FIsher准则、感知机准则、最小二乘(最小均方误差)准则...
准则采用一种分类形式后,就要采用准则来衡量分类的效果,最好的结果一般出现在准则函数的极值点上,因此将分类器的设计问题转化为求准则函数极值问题,即求准则函数的参数,如
线性分类器
中的权值向量。
weixin_34153893
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2020-07-08 17:31
Fisher
线性分类器
通俗解释及MATLAB、Python实现
一、通俗的解释:问题提出:还是以iris的数据为例,有A、B、C三种花,每一类的特征都用4维特征向量表示。现在已知一个特征向量,要求对应的类别,而我们人可以直接通过眼睛看而作出分类的是在一维二维三维空间,而不适应这样的四维数据。启示:假设有这样的一个方向向量,其与特征向量进行内积运算(即向方向向量的投影)后,结果为一个数值,若同类的特征向量投影后聚集在一起,不同类的特征投影后相对分散,那么,我们的
weixin_30932215
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2020-07-08 15:59
BAT 机器学习 1000 题 401-500(转)
blob/master/ml/BAT_%E6%9C%BA%E5%99%A8%E5%AD%A6%E4%B9%A0_1000_%E9%A2%98/401-500.md401题对于维度极低的特征,选择线性还是非
线性分类器
weixin_30721077
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2020-07-08 14:33
分类学习-
线性分类器
良/恶性乳腺癌肿瘤数据预处理importpandasaspdimportnumpyasnp#创建特征列表column_names=['Samplecodenumber','ClumpThickness','UniformityofCellSize','UniformityofCellShape','MarginalAdhesion','SingleEpithelialCellSize','Bare
远去的栀子花
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2020-07-08 10:06
Python机器学习及实践
SVM原理、公式推导、libsvm源码分析
恰好翻到了以前记的cs229的笔记,其实也想了好久要不要跟风去推导公式,写写就当是复习一下了说到svm,按套路就要先说说
线性分类器
,如图,在特征维数为2时,可以用一条线将正负样本分离开来.当然了,这条线可以有无数条
traumland
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2020-07-08 07:51
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