线性分类器

入门讲解：使用numpy实现简单的神经网络（BP算法）

一、问题介绍传说中线性分类器无法解决的异或分类问题。我们就拿它来作为我们神经网络的迷你训练数据。
越前浩波·2020-06-29 11:57

机器学习笔记（十）——入门支持向量机（SVM）

一、SVM原理与模型数学推导支持向量机，SVM(SupportVectorMachine)，其实就是一个线性分类器。在最初接到这个算法时，我们可能会一头雾水：这个名词好奇怪[问号脸]，怎么“支持”？
爱学习的老青年·2020-06-29 08:45

R语言：SVM的实现——e1071

SVM是比较常用的分类算法，其核心采用的是线性分类器，如果数据在当前维度下不可分割，可以映射到更高的维度之上。本文将着重介绍SVM算法的R语言实现。使用的是e1071包中的svm函数。
海军上将光之翼·2020-06-29 07:50

机器学习总结之——线性分类器与非线性分类器

机器学习总结之——线性分类器与非线性分类器1、线性分类器1.1线性分类器的定义  线性分类器就是用一个“超平面”将正、负样本隔离开，如：  （1）二维平面上的正、负样本用一条直线来进行分类；  （2）三维立体空间内的正
Greatpanc·2020-06-29 06:36

读书笔记-统计学习方法（李航） 第七章

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。学习策略可以形式化为求解凸二次规划问题，或者等价于最小化合页
wenqiang su·2020-06-29 06:24

学习总结 | 支持向量机（SVM）

7.SVM的优缺点支持向量机（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（generalizedlinearclassifi
乔木zzz·2020-06-29 05:45

深度学习综述

二、分类感知机：最简单的人工神经网络，是一种二元线性分类器。神经细胞
吾苏踵·2020-06-29 05:16

机器学习算法（一）：逻辑回归模型（Logistic Regression, LR）

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。
意念回复·2020-06-28 23:25

[分类] 感知机和支持向量机 (perceptron & SVM)

感知机是一个线性分类器，是向量机的基础。为了方便叙述，仅考虑2维问题。如果数据是线性可分的话，那么一定存在一些线，使得线的两侧是两个不同的类。
数据麻瓜·2020-06-28 22:21

R语言编写支持向量机（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，最终可转化为一个凸二次规划问题的求解
hustfc·2020-06-28 19:23

matlab练习程序（线性分类器）。。。待改进

clearall;closeall;clc;step=0.1;%迭代步长num=15;%数据个数k=100;%迭代次数set=[0.40.051;-0.20.751;0.50.11;-0.10.71;0.30.21;-0.150.91;00.81;0.40.31;-0.20.871;0.40.11;-0.20.91;-0.20.41;-0.10.41;0.30.91;-0.501];fori=1:
weixin_34380948·2020-06-28 18:20

高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系

在高斯环境下，贝叶斯分类器退化成线性分类器，这一节我们研究这种联系，并深入研究感知器的运行。首先复习下贝叶斯分类器。二、贝叶斯分类器在贝叶斯分类器和贝叶斯假设检验中，我们最小化平均风险，记为R。
Powehi_·2020-06-28 15:18

matlab练习程序（线性分类器）

clearall;closeall;clc;num=4;%元素数量k=180;%迭代次数step=0.1;%迭代步长w(1,:)=[-0.511];%权值x=[100;%输入的值，每行为一组110;101;111];d=[1010];%实际输出的值y=zeros(1,num);%迭代输出的值y=w0+w1x1+w2x2e=zeros(1,k);%均方误差forj=1:ktmp_2=0;fori=1
weixin_34082789·2020-06-28 11:07

matlab练习程序（射线法判断点与多边形关系）

结果如下：结果图和线性分类器的组合有几分相似。m
weixin_33966095·2020-06-28 08:42

matlab练习程序（射线法判断点与多边形关系）

结果如下：结果图和线性分类器的组合有几分相似。m
weixin_33826609·2020-06-28 06:03

matlab练习程序（线性分类器）。。。待改进

clearall;closeall;clc;step=0.1;%迭代步长num=15;%数据个数k=100;%迭代次数set=[0.40.051;-0.20.751;0.50.11;-0.10.71;0.30.21;-0.150.91;00.81;0.40.31;-0.20.871;0.40.11;-0.20.91;-0.20.41;-0.10.41;0.30.91;-0.501];fori=1:
weixin_33744854·2020-06-28 04:36

5月深度学习班第3课梯度下降法与反向传播

也就是最优化的过程损失函数往往定义在非常高维的空间比如CIFAR-10的例子里一个线性分类器的权重矩阵W是10x3073维的，总共有30730个参数曲线救国我们可以
weixin_30836759·2020-06-28 01:53

2-常见机器学习模型总结

1-监督学习主要包括用于分类和用于回归的模型：1）分类：线性分类器（如LR)、支持向量机（SVM）、朴素贝叶斯（NB）、K近邻（KNN）、决策树（DT）、集成模型（RF/GDBT等）2）回归：线性回归、
weixin_30748995·2020-06-28 00:51

LR和SVM的区别

总之，原始的LR和SVM都是线性分类器，这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别，你说一个非线性分类器和一个线性分类器有什么区别？第三，LR和SVM都是监督学习算法。第四，LR和SVM都是判别模
weixin_30507481·2020-06-27 20:13

李航-统计学习方法-笔记-7：支持向量机

简述支持向量机：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，间隔最大使它有别于感知机。核技巧：SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
weixin_30485291·2020-06-27 20:50

线性回归, 逻辑回归和线性分类器

线性回归,LinearRegression逻辑回归,LogisticRegression线性分类器,LinearClassifier逻辑分类器,LogisticClassifier.注意,这个名词是我在文章中为了方便说明问题造出来的
weixin_30438813·2020-06-27 19:12

传统提取图片特征的方式：颜色直方图、方向梯度直方图、词袋

对图片做线性分类，最直观的做法是，将图像中的原始像素之间传入线性分类器。由于多模态等原因，直接传入分类器效果不太好。
chenqin's blog·2020-06-27 06:28

集成学习之GBDT、XGBOOST、RF

XGBOOST基学习器除了树，还支持线性分类器；XGBOOST在代价函数中加入了正则项，用于控
AcceptedLin·2020-06-27 06:05

RDKit | 基于支持向量机（SVM）的二分类活性预测模型

SVMSVM：（SupportVectorMachine,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，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
qq2648008726·2020-06-27 03:51

Adaboost思想

首先需要强调的是一般选取的单个分类器表征能力有限，也就是数据对其是不完全可分的，一般可选取决策树或者线性分类器。其次多个分类器并不是并行叠加，更像是串行。
艺术叔·2020-06-27 01:26

线性分类器有三大类

线性分类器有三大类（线性分类器三种最优准则）：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。
BlackEyes_SGC·2020-06-27 00:20

机器学习与数据挖掘-支持向量机(SVM)（一）

支持向量机属于一般化线性分类器，这族分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机也被
流水无Qing·2020-06-27 00:47

（理解）线性回归, 逻辑回归和线性分类器，Softmax回归。

线性回归,逻辑回归和线性分类器线性回归,LinearRegression逻辑回归,LogisticRegression线性分类器,LinearClassifier逻辑分类器,LogisticClassifier
tsq292978891·2020-06-26 20:52

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
sz-lcw·2020-06-26 17:10

机器学习经典算法详解及Python实现--基于SMO的SVM分类器

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。
suipingsp·2020-06-26 15:15

python实现基于SVM算法的手写数字识别系统 非常详细！！！！

算法概述：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（binaryclassification）的广义线性分类器
Young_and_Cold·2020-06-26 14:50

线性分类器分类准则

以下()属于线性分类器最佳准则？
sinat_27652257·2020-06-26 11:44

机器学习与数据挖掘之支持向量机

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。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。
Cloud陈·2020-06-26 09:03

SVM的常见面试点

支持向量机(supportvectormachine,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能够正确划分训练数据集并且几何间隔最大的线性分类器。
echo__Moon·2020-06-26 04:40

sklearn文档 — 1.5. 随机梯度下降

随机梯度下降(SGD)是一个既有效又简单的方法去用于在诸如（线性）支持向量机和Logistic回归中，"凸"代价函数下的线性分类器的辨别学习。
quliulangle·2020-06-26 04:43

机器学习算法：支持向量机

分离超平面、核技巧学习策略：极小化正则化合页损失、软件额最大化学习算法：概率计算公式、EM算法定义：支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器
listarya·2020-06-25 20:55

线性分类器与非线性分类器的区别以及优缺点

•定义：只考虑二类的情形，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。
浆果吖·2020-06-25 14:26

机器学习经典算法及名词解释汇总

（2）理论背景：Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况，甚至扩展到使用非线性函数中去。（3）
csdnromme·2020-06-25 13:14

Meta-Learning with Differentiable Convex Optimization||论文阅读

为了有效地解决这个问题，我们利用线性分类器的两个性质:凸问题最优性条件
假言命题·2020-06-25 12:49

python 机器学习及实践 ——从零开始通往Kaggle竞赛之路学习笔记（一）

#2.1.1分类学习##2.1.1.1线性分类器(LinearClassifier)数据下载：导入pandas,numpy包，创建特征列表，使用pandas.read_csv读取数据#数据描述：原始数据样本由
那时朱丽叶十四岁·2020-06-25 12:36

机器学习经验总结之XGBoost

XGBoost支持以CART作为基分类器、线性分类器，相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归问题。
魏立艳·2020-06-25 11:11

Logistic回归详解

Logistic回归原理推导及代码实现原理篇Sigmoid函数极大似然推导梯度上升法实现篇原理篇首先考虑线性分类器z=w_0+w_1
rederchen·2020-06-25 09:52

Python构建SVM分类器（线性）

1.SVM建立线性分类器SVM用来构建分类器和回归器的监督学习模型，SVM通过对数学方程组的求解，可以找出两组数据之间的最佳分割边界。
狄克推多er·2020-06-25 09:14

神经网络的基本概念（以及tensorflow库）

神经网络激活函数单独的单变量线性分类器并不能带来神经网络的强悍性能。就算那些不是很复杂的机器学习问题都会涉及多变量和非线性，所以我们常常要用其他的转移函数来替代感知器中原本的转移函数。
Patrick Star@wust·2020-06-25 09:56

2017CS231n李飞飞深度视觉识别笔记（四）——神经网络

大体上说，计算图就是用这类图来表示任意函数，其中图的节点表示要执行的每一步计算，比如下图中的例子：这个线性分类器输入x和W，输出得分向量，另外一个计算节点表示hingeloss，计算
献世online·2020-06-25 08:02

机器学习十大算法之SVM

它是在特征空间上的间隔最大的线性分类器，支持向量机还包括核技巧，从而使该模型可以使用于非线性分类器。
zlinxi·2020-06-25 06:40

SVM技术详解(上)

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，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1.基本原理SVM方法是通过一个非线性映射p，把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中
Taolla·2020-06-25 02:23

初识机器学习和线性分类器

机器学习是指程序不断地从经历和数据中吸取经验教训从而提高应对下一次任务的能力。因此，机器学习的三要素是任务（Task）、经验（Experience）、和性能（Performance。机器学习根据任务分类，有两类经典的任务是监督学习和非监督学习。监督学习关注对未知表现的预测，一般包括分类和回归问题。分类是对事物的类别进行预测，类别是离散的，同时类别的数目也是事先知道的；回归的预测目标是连续的变量。而
邱美与有珍永不分离·2020-06-24 22:56

为什么朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器

：http://blog.163.com/rustle_go_go/blog/static/20294501420122110431306/在准备组会报告的时候，无意中发现了“朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器
memory513773348·2020-06-24 14:12

SVM入门（七）为何需要核函数

——支持向量机之前一直在讨论的线性分类器,器如其名（汗，这是什么说法啊），只能对线性可分的样本做处理。如果提供的样本线性不可分，结果很简单，线性分类器的求解程序会无限循环，永远也解不出来。这必然使
lovejuan1314·2020-06-24 08:52
上一页 15 16 17 18 19 20 21 22 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他