线性分类器

线性可分SVM摘记

线性可分SVM摘记0.线性可分1.训练样本到分类面的距离2.函数间隔和几何间隔、(硬)间隔最大化3.支持向量\qquad线性可分的支持向量机是一种二分类模型，支持向量机通过核技巧可以成为非线性分类器。
zfoox·2023-12-02 19:11

支持向量机(一)

有了感知机的基础，开始入手支持向量机(supportvectormachines)，它还是一种线性分类器，但是它要求此线性分类器，在特征空间上间隔最大。
躬身入世，以生证道·2023-12-02 09:47

神经网络与反向传播

以下文章来源于NewBeeNLP，作者Ryan1、NeuralNetworks:Foundations在前面的讨论中认为，因为大部分数据是线性不可分的所以需要非线性分类器，不然的话线性分类器在这些数据上的表现是有限的
科技州与数据州·2023-11-28 17:15

线性分类器--图像表示

整个模型图像表示二进制图像灰度图像彩色图像大多数分类算法都要求输入向量！rbg的图像矩阵转列向量大小为32X32的话，图像矩阵转列向量是多少维？32x32x3=3072维列向量
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--分类模型

记录学习北京邮电大学计算机学院鲁鹏为什么从线性分类器开始？形式简单、易于理解通过层级结构（神经网络）或者高维映射（支撑向量机）可以形成功能强大的非线性模型什么是线性分类器？
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器--数据处理

数据集划分通常按照70%，20%，10%来分数据集数据处理斯坦福的线性分类器体验http://vision.stanford.edu/teaching/cs231n-demos/linear-classify
骆驼穿针眼·2023-11-28 03:45

线性分类器---损失函数与优化算法

如何衡量分类器对当前样本的效果好坏？需要损失函数什么是损失函数？损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化。损失函数是一个函数，用于度量给定分类器的预测值与真实值的不一致程度，其输出通常是一个非负实值。其输出的非负实值可以作为反馈信号来对分类器参数进行调整，以降低当前示例对应的损失值，提升分类器的分类效果。因为我们线性分类模型都是预测多个不同类别多类支撑向量机损失正确类别的得
骆驼穿针眼·2023-11-28 02:08

模式识别作业-线性分类器设计总结

刚刚做完线性分类器的作业，趁热打铁做下总结。摘要模式识别的目的是要在特征空间中设法找到两类(或多类)之间的分界面。
秃头研究生·2023-11-28 02:08

机器学习笔记05---SVM支持向量机

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
一件迷途小书童·2023-11-27 09:15

svm原理之svm分类超平面

线性分类器(一定意义上,也可以叫做感知机)是最简单也很有效的分类器形式.在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念。用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子。
机械之路·2023-11-25 06:13

机器学习-有监督学习-分类算法：SVM/支持向量机【SVM：高维空间里用于二分类的超平面；支持向量：超平面附近隔离带边界上的样本】【求参数(ω,b)使超平面y(x)=Φ(x)·ω+b能最优分隔两集合】

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。SVM是一种二类分类模型。
u013250861·2023-11-23 08:47

【深度学习与计算机视觉】8、深度学习背景与人工神经网络

文章目录一、基础知识二、神经网络2.1神经网络的结构：2.2为什么神经网络在分类问题中的效果比较好：2.3BP算法一、基础知识线性分类器：工业界有很多算法完成分类的问题，比如线性分类器，输入一张32x32x3
呆呆的猫·2023-11-21 16:35

【机器学习算法】机器学习：支持向量机（SVM）

转载自：【精选】机器学习：支持向量机（SVM）-CSDN博客1.概述1.1，概念支持向量机（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，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面，可以将问题化为一个求解凸二次规划的问题
DJ.马·2023-11-19 05:16

基于支持向量机SVM的面部表情分类预测

SVM的面部表情分类预测代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-11-15 01:32

吴恩达机器学习第8-9章

吴恩达机器学习第8-9章第8章8-1非线性假设对于一个复杂的样本模型，如果用logistc回归算法的话，很容易产生过拟合，当特征数很大的时候，会使特征空间急剧膨胀，用增加特征数，来建立非线性分类器，并不是一个好做法
爱编程的西瓜·2023-11-12 13:55

机器学习（四）——支持向量机SVM

 支持向量机（SupportVectorMachine，简称SVM）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，其学习的目标是使间隔最大化。
鲸可落·2023-11-11 05:52

支持向量机（SVM）通俗版讲解

一、认识支持向量机支持向量机（supportvectormachine，简称SVM），是一种解决二分类问题的机器学习模型，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
ee学习中·2023-11-11 05:39

CSP历年真题题解（持续更新）

我毫不怀疑到最后这篇题解就只有每次CSP的前两题√202006-1线性分类器题目大意传送门解题思路高中（还是初中？）
Clove_unique·2023-11-07 23:24

SVM的数学原理

SVM的数学原理前言线性分类器可分离的case原始优化问题支持向量对偶优化问题不可完全分离的case原始优化问题支持向量对偶优化问题前言看了大概10天的SVM，本来计划着自己从零到有写一篇对SVM的数学原理的理解
Leo-Ma·2023-11-06 23:03

Svm算法原理及实现

一、基于最大间隔分隔数据1.1支持向量与超平面在了解svm算法之前，我们首先需要了解一下线性分类器这个概
_Mr_Zhang_·2023-11-06 23:30

简单数字验证码的机器识别探索

问题在某网站登录后，查询过程中需要输入数字加减操作的图形验证码解决方法利用opencv提供的图片处理能力，进行切割、降噪、门限等操作，抓取特性，再送入opencv自带的knn和svm线性分类器，最终实现数字验证码结果的机器识别过程最开始觉得图片数字验证码挺简单的
快乐的阿常艾念宝·2023-11-05 23:36

META-LEARNING WITH ATTENTION FOR IMPROVED FEW-SHOT LEARNING论文笔记

论文主要就是在MAML的基础上添加了三个部分,一个是和L2F类似的用额外网络通过输入中间变量或梯度信息计算一个权重来动态调整模型参数达到task-specific的效果,另一个是一种特殊线性分类器构造方法用于作分类器
李耕_嘿嘿嘿黑龙江哈哈哈哈尔滨·2023-11-05 07:37

Python数模笔记-Sklearn（5）支持向量机

支持向量机（Supportvectormachine,SVM）是一种二分类模型，是按有监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。
youcans·2023-11-03 17:27

人工智能 python入门体验课_Python系列课程——人工智能篇简单入门

下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、朴素贝叶斯等经典机器学习模型来解决诸如肿瘤良恶性预测
weixin_39536427·2023-10-30 17:22

【Python机器学习】零基础掌握RidgeClassifier线性分类器

面临选择，如何更准确地预测乳腺癌？在医疗领域，准确地预测疾病的发生非常关键。尤其是像乳腺癌这样常见但又严重的疾病，早期诊断和预测可以极大地提高治疗成功率。那么问题来了，如何在大量的医疗数据中，准确、快速地诊断乳腺癌？假设有以下一组乳腺癌相关的医疗检查数据，其中包括患者年龄、肿瘤大小、细胞形态等多个因素。年龄肿瘤大小细胞形态检查结果452.510503.121…………为了解决这个问题，一种有效的方法
Mr数据杨·2023-10-30 11:50

MATLAB身高体重识别性别

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
zouroot·2023-10-28 05:56

体重 年龄 性别 身高 预测鞋码_用身高和体重数据进行性别分类的实验报告

2、试验直接设计线性分类器的方法，与基于概率密度估计的贝叶斯分类器进行比较。3、体会留一法估计错误率的方法和结果。
Siului·2023-10-28 05:22

深度学习与计算机视觉（一）

文章目录计算机视觉与图像处理的区别人工神经元感知机-分类任务Sigmoid神经元/对数几率回归对数损失/交叉熵损失函数梯度下降法-极小化对数损失函数线性神经元/线性回归均方差损失函数-线性回归常用损失函数使用梯度下降法训练线性回归模型线性分类器多分类器的决策面
@@老胡·2023-10-27 17:18

统计学习方法——支持向量机(SVM)

SVM支持向量机(supportvectormachines,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；支持向量机还包含核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器支持向量机的学习算法是求解凸二次规划的最优化算法欧几里得空间和希尔伯特空间
AndrewZhou924·2023-10-26 16:18

斯坦福计算机视觉公开课个人笔记——图像分类

目录序言：第一次课（introductiontoconvolution）：第二次课（ImageClassification）：图像的构成：为什么要进行图像分类：如何进行图像分类线性分类器的引入：序言：目前自己是本二的一名学生
小小小秃头·2023-10-24 13:13

【论文阅读】Bag of Tricks for Efficient Text Classification

模型架构线性分类器在特征之间与类别之间不能共享参数。这可能会
沐兮Krystal·2023-10-22 14:57

CCF CSP认证 历年题目自练Day23

CCFCSP认证历年题目自练Day23题目一试题编号：202006-1试题名称：线性分类器时间限制：1.0s内存限制：512.0MB题目分析（个人理解）题目很长，专门吓唬人的，第一行输入两个数n是坐标数
尚棹芸·2023-10-18 12:48

【机器学习】逻辑回归

文章目录逻辑回归定义损失函数正则化sklearn里面的逻辑回归逻辑回归逻辑回归，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。
高 朗·2023-10-17 05:01

7.machine_learning_SVM

机器学习支持向量机补充阅读资料：攀登传统机器学习的珠峰-SVM(上)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(中)攀登传统机器学习的珠峰-SVM(下)机器学习中的SVM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
许志辉Albert·2023-10-15 12:29

关于神经网络的思考

感知机：感知机是一种简单的二分类线性分类器。它接受多个输入，对每个输入施加权重，然后将它们相加。这个总和会经过一个激活函数（通常是阶跃函数）得到输出。
北边一颗小星星·2023-10-11 14:01

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。
Garcia-zhang·2023-10-06 15:32

【Dive into Deep Learning |动手学深度学习（李沐）】4.4 模型选择、欠拟合和过拟合--学习笔记

目录训练误差和泛化误差验证数据集和测试数据集K-折交叉验证小结过拟合和欠拟合VC维线性分类器的VC维数据复杂度小结代码实现生成数据集对模型进行训练和测试三阶多项式函数拟合(正常)线性函数拟合(欠拟合)高阶多项式函数拟合
爱吃白菜的金小妞·2023-10-05 18:19

机器学习笔记--支持向量机

1、支持向量机概述1.1基本概念支持向量机（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，其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。
算法导航·2023-10-04 09:45

【学习笔记】计算机视觉与深度学习(2.全连接神经网络)

学习视频：鲁鹏-计算机视觉与深度学习同系列往期笔记：【学习笔记】计算机视觉与深度学习(1.线性分类器)全连接神经网络线性分类器通过一次变换就得出结果。全连接神经网络级联多个变换来实现输入到输出的映射。
xhyu61·2023-10-03 23:18

支持向量机SVM：从数学原理到实际应用

目录一、引言背景SVM算法的重要性二、SVM基础线性分类器简介什么是支持向量？
TechLead KrisChang·2023-10-01 13:54

ccf_csp第一题汇总

AcWing4509.归一化处理(小数位数+根号函数)AcWing4454.未初始化警告AcWing4280.序列查询AcWing4006.数组推导(小陷阱)AcWing3292.称检测点查询AcWing3287.线性分类器
943802606·2023-10-01 08:03

西瓜书扩展_支持向量机_间隔与支持向量

二分类问题这里我们考虑的是一个两类的分类问题，数据点用来表示，这是一个维向量，而类别用来表示，可以取或者，分别代表两个不同的类：划分超平面方程一个线性分类器就是要在维的数据空间中找到一个分离超平面，其方程可以表示为
我_7·2023-09-29 12:48

深度学习基础概念理解

3、SVM一般指支持向量机，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，也可改为多分类。4、使用SVM也可代替CNN网络
盛世芳华·2023-09-26 14:39

XGBoost和GBDT的区别

前辈的总结如下：1.传统GBDT以CART作为基分类器，XGBoost还支持线性分类器，这个时候XGBoost相当于带L1和L2正则化项的Logistic回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
Rover Ramble·2023-09-25 22:55

Java机器学习库（Java ML）（四、SVM分类器）

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
DbzZcz·2023-09-22 05:36

深度学习修炼（一）线性分类器 | 权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解

文章目录1基本特点2训练过程2.1图像预处理2.2线性分类器构造2.2.1多角度理解我们分类器的权值W2.3损失函数计算损失值2.3.1损失函数定义2.3.2损失举例：多类支撑向量机损失2.3.3优化损失函数
Qodi·2023-09-22 01:14

深度学习修炼（三）卷积操作 | 边界填充、跨步、多输入输出通道、汇聚池化

文章目录1.卷积基本操作2现代卷积进阶武器操作2.1边界填充2.2跨步步幅2.3多输入输出通道2.4汇聚池化3.卷积层设计之前我们讲了线性分类器深度学习修炼（一）线性分类器|权值理解、支撑向量机损失、梯度下降算法通俗理解
Qodi·2023-09-22 00:13

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析，pso-lssvm回归预测

粒子群优化最小二乘支持向量机SVM回归分析代码结果分析展望支持向量机SVM的详细原理SVM的定义支持向量机（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
神经网络机器学习智能算法画图绘图·2023-09-21 21:47

计算机视觉系列一（前言/图像分类/线性分类器）-北京邮电大学-鲁鹏

2、线性分类器2.1准备数据2.2关于分类模型2.3损失函数问题思考：2.4优化算法2.5数据集的划分2.6数据预处理3、答案4、作业计算机视觉的目标跨越
peacefairy·2023-09-20 05:20

Lecture 5 卷积神经网络

上一讲的神经网络是线性分类器的堆叠，只不过在中间加入非线性函数，对中间层产生的模板加权后得到最终的得分。
HRain·2023-09-13 12:31
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他