线性分类器

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

BAT机器学习面试1000题系列（第31~40题）

31.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。常见的线性分类器有：LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归。
Hebborn_hb·2020-02-29 13:58

支持向量机原理(Support Vector Machine)

模型概述首先回顾一下LogisticRegression，对于一组数据与标签，LogisticRegression的任务是要找到一组参数使得，对于的样本判定为负样本，而对于的样本判定为正样本，其是一个线性分类器
qq435248055·2020-02-28 22:41

cs231n - Section#2

一、线性分类LinearClassification线性分类器中的scorefunction完成下面的函数映射：scorefunctionmapping.PNG具体来讲，就是将D维的图像x，映射到K维的分类标签
xionghuisquall·2020-02-23 12:23

ML04_2分类之决策树

之前的线性分类器等的输出是一个代数公式，而决策树的输出已过是一棵条件数。
mayi14·2020-02-23 00:02

XGBOOST与GDBT的区别

://liuyaolei.com/2017/10/09/xgboost%E8%AF%A6%E8%A7%A3/XGBoost与传统GBDT的区别①传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器
美环花子若野·2020-02-21 02:15

TensorFlow深度学习笔记 从线性分类器到深度神经网络

转载请注明作者：梦里风林Github工程地址：https://github.com/ahangchen/GDLnotes欢迎star，有问题可以到Issue区讨论官方教程地址视频/字幕下载LimitofLinearModel实际要调整的参数很多如果有N个Class，K个Label，需要调整的参数就有(N+1)K个LinearModel不能应对非线性的问题LinearModel的好处GPU就是设计用
梦里茶·2020-02-18 03:37

支持向量机

支持向量机属于一般化线性分类器，这类分类器的特点是能够同时最小化经验误差与最大化几何边缘区，因此支持向量机机也被称为最大边缘区分类器。
rosyxiao·2020-02-17 09:50

支持向量机SVM

本章参照周志华《机器学习》第六章编写支持向量机是一个经典的二分类模型，基本模型定义为特征空间中最大间隔的线性分类器。其优化目标是间隔最大化。
MikeShine·2020-02-16 22:43

支持向量机 Support Vector Macchines

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，间隔最大使它有别与别的感知机；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。
DerekGrant·2020-02-16 04:33

ML--支持向量机

ML——支持向量机支持向量机（SVM）是一种二类分类模型，其基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，利用间隔最大化的学习策略，SVM可形式化为一个求解凸二次规划的问题。
jessica涯·2020-02-14 18:03

从感知机到SVM的学习

就是自变量是wx+b的符号函数，优化函数就是所有误分类点的几何距离;SVM扩展就多一些，优化函数是参数的L2范数，也就是结构风险最小化的，可以通过核函数把低维不可分数据映射到高维，从而线性可分，所以SVM也有非线性分类器
马崇·2020-02-12 01:00

机器学习之SVM(简单理解)

线性分类器一个非常简单的分类问题。image.png用一条直线，将两种颜色的点分开，如图所示(可以有无数条这样的直线)。假如将黑点记作-1，白点+1。直线f(x)=wx+b。
swensun·2020-02-09 17:05

cs231n_assignment1

第一个作业，主要是包含knnsoftmax,svm两个线性分类器softmax是通过概率来进行计算的,同时为了保证概率，通过使用来进行一个处理，损失函数为,梯度计算可通过对上式求导（这里的数值计算trick
朱润松·2020-02-07 18:39

Practical Lessons from Predicting Clicks on Ads at Facebook

1、特征构建为了提升线性分类器的效果，一般使用两种方式对特征进行转换：对于连续型特征，一般先分箱离散化，每个区间作为一个单独的特征。
井底蛙蛙呱呱呱·2020-02-03 16:02

如何模型的选择？

1.尝试用线性分类器，比如SVM、LR等，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：1)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；2）如果训练误差与测试误差差不多
赵家小伙儿·2020-02-03 13:00

cs231n笔记：最优化

引言在上一节线性分类器中提到，分类方法主要有两部分组成：1.基于参数的评分函数。能够将样本映射到类别的分值。2.损失函数。用来衡量预测标签和真实标签的一致性程度。
佛科院的小鸿·2020-01-30 22:00

2019-03-05深度学习——线性分类器LinearClassifiaction

使用SVMLoss与GradientDescent先回顾一下整体步骤导入图片每一张图片进入分类器得到分数所得分数与该张图的正确标签得分协同计算svm_loss为了使svm_loss降低，对svm_loss的表达式进行求导得到梯度表达式（计算梯度的输入为loss与x）利用梯度表达式计算出当loss与x所对应的梯度更新权重矩阵权重矩阵=权重矩阵-步长*梯度用新的权重矩阵计算下一张图片代码如下（暂时是这
Hie_9e55·2020-01-16 20:17

Python 支持向量机分类器的实现

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
小游园·2020-01-15 09:04

关于Pytorch的MLP模块实现方式

MLP分类效果一般好于线性分类器，即将特征输入MLP中再经过softmax来进行分类。
黄鑫huangxin·2020-01-07 17:20

支持向量机（SVM）常见问题

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。
缺省之名·2020-01-04 22:02

不用框架入门与进阶深度学习(3)−线性单元、梯度下降与回归任务

写在前面前文我们介绍了简单有效的感知器，用它实现了一个线性分类器，并在鸢尾花数据集上取得不错的效果。您肯定懂得AI领域做分类任务的基本原理了。
nlpjoe·2020-01-04 07:48

机器学习之朴素贝叶斯算法

在机器学习中，朴素贝叶斯是一种简单但是非常强大的线性分类器，它在垃圾邮件分类，疾病诊断中都取得了很大的成功。以下摘一段wikipedia上的简介：所谓的贝叶斯方法源于他生
Jlan·2020-01-03 08:49

SVM分类

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念。比如给定一系列的数据样本，每个样本都有对应的一个标签。
黄泽武·2019-12-30 19:24

支持向量机（SVM）

参考博客：http://blog.csdn.net/szlcw1/article/details/522596681.谈谈对支持向量机的理解支持向量机是一种二分类模型，基本模型是找到特征空间中间隔最大的线性分类器
闫阿佳·2019-12-29 10:20

机器学习实战-05-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化的线性分类器，间隔使它有别于感知机，核技巧使它
nobodyyang·2019-12-28 14:52

机器学习算法_支持向量机SVM(1)

SVM支持向量机简介SVM(supportvectormachine)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，间隔最大使其区别于感知机，感知机只是找到一个分离超平面。
皮皮大·2019-12-26 23:34

Deeplearning4j多层感知线性分类器训练Tianic数据

根据官网的下载的demo中的MLPClassiferLinear(多层感知线性分类器)，训练Titanic数据，求生存分析。
Joey_Gun·2019-12-26 08:19

感知机学习小结

是一种二元线性分类器  感知机的输出结果只有+1和–1二值，所以说感知机是一个二元分类器；  在二维空
efan·2019-12-26 03:50

支持向量机Support Vector Machine

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称为最大边缘区分类器。
Vince_zzhang·2019-12-25 14:51

2.1.1.1线性分类器

2.1.1.1线性分类器（linearclassifier）模型介绍：是一种假设特征与分类结果存在线性关系的模型。这个模型通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘积来帮助类别决策。
idatadesign·2019-12-25 05:43

支持向量机（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，即支持向量机的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。原理具体原理：在n维空间中找到一个
HeartGo·2019-12-21 19:12

模式识别复习整理

本课程的重点知识包括：贝叶斯决策、概率密度估计、参数法、非参数法、线性分类器设计、神经网络、支撑向量机、聚类分析、特征提取和选择。
城市中迷途小书童·2019-12-17 00:05

2018-05-25——文本分类综述总结

1971年，Rocchio提出了简单的线性分类器，并通过用户查询中的用户反馈来修正类权重向量。MarkvanUden、Mun又给出了其他的修改权重意见。1979年，vanR
kobe志强·2019-12-16 09:21

支持向量机 SVM - Wenjing

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的的学习算法就是求解凸二次规划的最优化算法。数学理论评估指标ScikitLearn中的线性回归用法123456789101112
李建明180·2019-12-14 21:00

SVM系列第三讲--函数间隔和几何间隔

上一节我们讲到，我们要像线性分类器一样找到一个超平面，不仅能够对数据点进行一个准确的分隔，同时我们希望所有的点尽量都能够远离我们的超平面，即所有点的f(x)值都是很大的正数或者是很小的负数。
文哥的学习日记·2019-12-13 23:01

sklearn文档 — 1.5. 随机梯度下降

监督学习的第五节：StochasticGradientDescent"######**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
HabileBadger·2019-12-12 22:47

李飞飞计算机视觉学习总结三

学习线性分类器学习内容提要：第二讲：图像分类数据驱动方法1.1.收集大量的图像数据及标签1.2.使用机器学习算法训练一个分类器1.3.使用新图像衡量训练的分类器近邻算法2.1.算法描述：训练数据集合为T
冯鲸鱼·2019-12-05 18:00

朴素贝叶斯为什么是线性分类器

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。朴素贝叶斯公式中，只要p(xi|c)是服从指数分布簇的，就可以写成是线性分类器的形式。
yxwithu·2019-11-29 22:20

机器学习算法中 GBDT 和 XGBOOST 的区别有哪些？

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正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。
chaaffff·2019-11-29 11:42

[pysyft-003]联邦学习pysyft从入门到精通--四个节点训练两个线性分类器并做简单平均

importtorchimportsyftassyimportcopyhook=sy.TorchHook(torch)fromtorchimportnn,optim'''Part4:FederatedLearningwithModelAveraginghttp://localhost:8888/notebooks/git-home/github/PySyft/examples/tutorials/
未济2019·2019-11-03 17:13

[pysyft-002]联邦学习pysyft从入门到精通--三个节点训练一个线性分类器

importsyftassyimporttorchfromtorchimportnnfromtorchimportoptim"""https://github.com/OpenMined/PySyft/blob/master/examples/tutorials/Part%2002%20-%20Intro%20to%20Federated%20Learning.ipynbPart02-Introt
未济2019·2019-11-03 16:58

使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器

总的来讲，一个完整的文本分类器主要由两个阶段，或者说两个部分组成：一是将文本向量化，将一个字符串转化成向量形式；二是传统的分类器，包括线性分类器，SVM,神经网络分类器等等。
chaaffff·2019-11-01 02:42

非线性分类——决策树

今天我们来讲非线性分类器。为什么要使用非线性分类器呢？因为有时候数据未必是线性可分的。常见的非线性方法有：线性扩展的思想线性扩展模型。
学习炒菜的小芹菜·2019-10-25 10:44

SVM面试知识点总结

它的基本思想是在特征空间中寻找间隔最大的分离超平面使数据得到高效的二分类，具体来讲，有三种情况（不加核函数的话就是个线性模型，加了之后才会升级为一个非线性模型）：当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器
控球强迫症·2019-10-18 15:00

标签一致项（LC-KSVD）-全文解读

LearningADiscriminativeDictionaryforSparseCodingviaLabelConsistentK-SVD1，同步学习判决字典和线性分类器2，有监督，将标签信息和字典项相关联
爽歪歪666·2019-10-15 20:00

《统计学习方法》第二章 感知机 Perceptron 总结及其代码实现

文章中代码来自：https://github.com/wzyonggege/statistical-learning-method看过SVM支持向量机的人应该对感知机很熟悉，感知机是一个线性分类器，是向量机的基础
Shannon333·2019-10-15 20:43
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