线性分类器

斯坦福大学《Machine Learning》第4周学习笔记

NeuralNetworks:Representation神经网络：表示Motivations激励Non-linearHypotheses非线性假设下面举几个例子阐述神经网络算法的目的这几个问题的解决都依赖于研究复杂的非线性分类器考虑这个监督学习分类的问题我们已经有了对应的训练集如果利用逻辑回归算法来解决这个问题首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数事实上当多项式项数足够多时那么可能你能够
小T是我·2020-06-23 23:56

matlab 实现感知器，最小二乘法两种线性分类器

感知器算法一、原理引例：感知器就像一个老师在训一个学生，学生一件事做错了，就纠正他一下，如果下一次另一个事再做错了，就再纠正一下，而对的就不管他，这样一直纠正，最后那个学生做什么事都是“完美的”。感知器任务：通过已知的实例调节权重，使其能够预测出未知实例的结果。符号表示：if(w1*x1+w2*x2+…….>b)returntrueelsereturnfalse由于b是常数，我们可以将b表示为-w
juice_panda·2020-06-23 23:20

【LIBSVM】使用C++和LIBSVM实现机器学习+样本分类

一、了解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
jsgaobiao·2020-06-23 23:24

SVM分类器中损失函数梯度求法及理解

二、求损失函数关于权重矩阵的梯度：梯度求导相对于softmax（另一种线性分类器）就
大江东去尽是流不尽的英雄血·2020-06-23 22:05

C4.5决策树+代码实践

决策树是一种非线性分类器，每次根据某个规则，选择一个特征，并以某个特征的某个值为阈值，把训练样本递归的分为若干子树。以同样的规则递归划分，最后得到一棵可
ice110956·2020-06-23 17:56

Fisher 线性分类器（1）----Fisher准则函数

Fisher线性分类器由R.A.Fisher在1936年提出，至今都有很大的研究意义，下面介绍Fisher分类器的Fisher准则函数Fisher准则函数在模式识别的分类算法中，大概可以分为两类，一种是基于贝叶斯理论的分类器
8度空间·2020-06-23 15:03

多类SVM的损失函数

我们本篇线性分类器教程主要关注评分函数的概念和它的用法。但是，为了真的“学会”输入值和类别标签的映射关系，我们
csdn_csdn__AI·2020-06-23 14:22

吴恩达机器学习课程逻辑回归正则化python实现【对应ex2-ex2data2.txt数据集】

1.过拟合在线性模型和线性分类器中，特征个数过多时容易出现过拟合问题，此时代价函数非常趋近于0或直接等于0。解决过拟合有两种方式，一是通过减少特征的方式，另外一种是保留所有的特征，使用正则化的方式。
gy245770710·2020-06-23 12:07

逻辑回归

1.定义给定一些数据点，它们分别属于两个不同的类，现在要找到一个线性分类器把这些数据分成两类。
痘痘有糖·2020-06-23 07:46

最优化策略

1损失函数可视化损失函数一般都是定义在高维度的空间中（比如，在CIFAR-10中一个线性分类器的权重矩阵大小是[10x3073]，就有30730个参数），这样要将其可视化就很困难。
dfql83704·2020-06-23 04:44

林轩田机器学习基石及技法课程中线性分类器的总结

概述什么是机器学习机器为什么可以学习如何提高机器学习性能正则方法交叉验证常见线性分类器及其关系PLA以及pocket演算法linearsoft-marginsvmlinearSVRlinearridgeregression
cqychen·2020-06-23 00:02

机器学习如何应对数据量不足的情况

首选，尝试一下常用的线性分类器，比如SVM、LR这些，看训练误差和测试误差的差异，这个时候可能出现多种情况：如果训练误差远小于测试误差，说明分类器已经过拟合了，考虑如何避免过拟合。
黑白python·2020-06-22 16:51

输入归一化、批量归一化(BN)与层归一化(LN)

1、输入归一化在机器学习里使用线性分类器的时候，比如y=w0+w1∗x1+w2∗x2....y=w0+w1*x1+w2*x2....y=w0+w1∗x1+w2∗x2....我们需要先将特征x1x1x1、
璇焱如柳·2020-06-22 10:22

HOG特征、LBP特征、Haar-like特征用到的知识点清单

是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征更直观的看出差别支持向量机（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
a1111111111ss·2020-06-22 10:35

SVM算法原理以及Python实现

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念。比如给定一系列的数据
一条迷茫的老狗·2020-06-22 10:20

常见的面试问题———机器学习篇（持续更新）

贝叶斯是线性分类器吗LR可
烟雨人长安·2020-06-22 01:39

OpenCV4学习笔记（45）——基于自定义特征向量和SVM线性分类器实现的数字识别

在OpenCV4学习笔记（43）和OpenCV4学习笔记（42）这两篇笔记中，分别整理记录了基于HOG特征检测和SVM线性分类器来实现的自定义对象检测以及行人检测。
邱小兵·2020-06-21 13:46

matlab练习程序（线性分类器）

clearall;closeall;clc;num=7;X=[10.40.05;1-0.20.75;10.50.1;1-0.10.7;10.30.2;1-0.150.9;10.50.2];d=[1-11-11-11];%同一类的的数据正负号相同fori=1:numplot(X(i,2),X(i,3),'ro');holdon;endaxis([-0.50.501]);Y=X'*X;inv_Y=in
weixin_33794672·2020-06-21 10:16

logistic回归详解

这里要注意，虽然带有回归的字眼，但是该模型是一种分类算法，逻辑斯谛回归是一种线性分类器，针对的是线性可分问题。
站在风口的骚人·2020-06-21 08:06

「15」支持向量机Python实战篇——蓝瘦香菇到底有没有毒？

复习SVM是一种二分类模型，处理的数据可以分为三类：线性可分，通过硬间隔最大化，学习线性分类器近似线性可分，通过软间隔最大化，学习线性分类器线性不可分，通过核函数以及软间隔最大化，学习非线性分类器线性分类器
图灵的猫.·2020-06-21 05:42

线性回归和线性分类器

线性回归和线性分类器介绍本次实验简述了最小二乘法、最大似然估计、逻辑回归、正则化、验证和学习曲线的基本概念，搭建了基于逻辑回归的线性模型并进行正则化，通过分析IBMD数据集的二元分类问题和一个XOR问题阐述逻辑回归的优缺点
哈哈哈呀啦啦啦·2020-06-21 05:48

《机器学习Python实现_07_03_svm_核函数与非线性支持向量机》

一.简介前两节分别实现了硬间隔支持向量机与软间隔支持向量机，它们本质上都是线性分类器，只是软间隔对“异常点”更加宽容，它们对形如如下的螺旋数据都没法进行良好分类，因为没法找到一个直线（超平面）能将其分隔开
努力的番茄·2020-05-21 22:00

机器学习08 决策树模型

前面若干篇幅，主要讲了线性分类器，这一节开始，我们会着重介绍决策树模型，从https://www.jianshu.com/p/1416565d268c篇章中，可以知道该模型打破了线性回归中全局性属性，将全局空间进行了划分
hdd_forever·2020-05-15 21:58

支持向量机SVM知识梳理和在sklearn库中的应用

SVM发展史线性SVM=线性分类器+最大间隔间隔(margin):边界的活动范围。
justisme·2020-04-28 00:00

[机器学习] 这些概念我终于有一个初步认识了

小测中遇到的基本概念总结线性分类器和非线性非类器梯度消失和爆炸前向传播(FeedForward)和反向传播(BackPropagation)计算梯度的三种方法过拟合Dropout逻辑回归和线性回归的梯度线性分类器和非线性非类器线性非类器
三三三三三三外·2020-04-24 23:13

神经网络基础：从一个线性模型说起

神经网络基础：从一个线性模型说起1.从一个线性模型说起1.1一个通用的模式识别流程1.2一个线性分类器1.3softmax函数2.损失函数2.1one-hot编码2.2交叉熵损失函数Cross-EntropyLoss2.2
stdcoutzrh·2020-04-19 15:23

机器学习之SVM算法

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；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器
Sunshine丶宇天·2020-04-14 12:22

【火炉炼AI】机器学习008-简单线性分类器解决二分类问题

【火炉炼AI】机器学习008-简单线性分类器解决二分类问题(本文所使用的Python库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)分类问题
科技老丁哥·2020-04-14 10:11

Logistic分类实战

Logistic分类是一种很经典的线性分类器，现在参考《机器学习及实践》使用它来练习一下。
lzp12138·2020-04-13 16:02

2.1.2.1线性回归器

2.1.2.1线性回归器模型介绍：在“2.1.1.1线性分类器“节中，重点介绍了用于分类的线性模型。其中为了便于将原本在实数域上的计算结果映射到（0，1）区间，引入了逻辑斯蒂函数。
idatadesign·2020-04-11 19:35

GBDT和XGBOOST区别

1.gbdt以CART作为基分类器，xgb还支持线性分类器，这个时候xgb相当于带L1和L2正则项的LR或线性回归，（带正则可以控制模型的复杂度）2.gbdt在优化时只用到一阶导数，xgb则对代价函数进行了二阶泰勒展开
ALTHE·2020-04-09 08:03

SVM从原理到代码实现1

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，这种分类器被称为支持向量机（SupportVectorMachine
LabVIEW_Python·2020-04-06 18:50

【火炉炼AI】机器学习009-用逻辑回归分类器解决多分类问题

用逻辑回归分类器解决多分类问题(本文所使用的Python库和版本号:Python3.5,Numpy1.14,scikit-learn0.19,matplotlib2.2)前面的【火炉炼AI】机器学习008已经讲解了用简单线性分类器解决二分类问题
科技老丁哥·2020-04-01 16:51

SVM支持向量机（一）

SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可以形式化为一个
士多啤梨苹果橙_cc15·2020-04-01 11:37

逻辑回归LR总结

1.LR原理逻辑回归是二分类模型，本质是线性分类器（wx+b=0）。但是，它将特征的线性组合作为自变量，然后利用sigmoid函数将其映射到（0，1）上，映射后的值是y=1的概率。
shuer0218·2020-04-01 04:49

SVM常考细节

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。
Godlike_51·2020-03-28 17:25

cs231n课程作业assignment1（Softmax）

该课程相关笔记参考自知乎-CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布课程材料和事例参考自-cs231n本章为线性分类器的softmax讲解，紧接上章的SVM，其中涉及到的一些线性分类器的知识已经在上章说明，
df58529deedc·2020-03-27 01:50

支持向量机（SVM）——原理篇

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；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器
古来圣贤皆寂寞·2020-03-26 16:00

cs231n课程作业assignment1（SVM）

该课程相关笔记参考自知乎-CS231n官方笔记授权翻译总集篇发布课程材料和事例参考自-cs231nSVM分类器简介：SVM-支持向量机(SupportVectorMachine)，是一个有监督的线性分类器线性分类器
df58529deedc·2020-03-22 10:54

SupportVectorMachine支持向量机

WelcomeToMyBlog支持向量机(supportvectormachine,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.有3类支持向量机模型
LittleSasuke·2020-03-21 16:37

神经网络从被人忽悠到忽悠人(五)

大家都非常熟悉的分类方法：支持向量机（SVM）VladimirVapnik支持向量机（SVM）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，
Datartisan数据工匠·2020-03-20 19:48

唯一可以和神经网络抗衡的算法SVM

一、线性分类器：首先给出一个非常非常简单的分类问题（线性可分），我们要用一条直线，将下图中黑色的点和白色的点分开，很显然，图上的这条直线就是我们要求的直线之一（可以有无数条这样的直线）假如说，我们令黑色的点
吕不韦·2020-03-20 03:36

6.机器学习之支持向量机

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，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
MoreMoreMore·2020-03-19 23:00

day3

线性判别函数线性判别函数广义线性判别函数（把非线性判别函数映射到另外一个空间变成线性判别函数）非线性判别函数判别函数.png线性分类器的三种典型方法：以Fisher准则为代表的传统模式识别方法以感知准则函数为代表的机器自学习方法以支持向量机为代表的统计学习理论线性判别分析的几何
丁丁尥料·2020-03-19 07:00

SVM系列第二讲--从线性分类器讲起

1、从线性分类器讲起SVM的故事很长，我们直接入题吧。不过我不会一上来就介绍SVM，我会从线性分类器开始讲起。这里我们考虑的是一个
文哥的学习日记·2020-03-18 19:34

朴素贝叶斯分类器本质上是线性分类器

线性分类器是通过特征的线性组合来做出分类决定的分类器。本质上，朴素贝叶斯分类器是一种线性分类器。朴素贝叶斯分类器是建立在属性变量相互独立的基础上，后验概率为判定准则的分类器。
algorithmdog·2020-03-16 13:20

Logistic regression 为什么用 sigmoid ？

假设我们有一个线性分类器：我们要求得合适的W，使0-1loss的期望值最小，即下面这个期望最小：一对xy的0-1loss为：在数据集上的0-1loss期望值为：由链式法则将概率p变换如下：为了最小化R（
不会停的蜗牛·2020-03-11 08:45

线性分类器

线性，如果特征在一维空间，那么线性分类器可以是一个点；二维空间，则是一条直线，三维则是平面。如果我们忽略具体的维度，泛指某个维度上的线性分类器，则这个分类器又可以称之为超平面（HyperPlane）。
Oo_·2020-03-11 02:27

svm简介

1、概念svm(SupportVectorMachine,支持向量机)是一种线性分类器，于1995年由Cortes和Vapnik提出，目前已经应用在手写体识别以及文本分类等领域。
一眼的笑意·2020-03-05 05:39

机器学习中的数学：线性判别分析、主成分分析

如果学习分类算法，最好从线性的入手，线性分类器最简单的就是LDA，它可以看做是简化版的SVM，如果想理解SVM这种分类器，那理解LDA就是很有必要的了。
Helen_Cat·2020-03-02 06:24
上一页 16 17 18 19 20 21 22 23 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他