线性分类器

Semi-supervised Domain Adaptation via Minimax Entropy

摘要算法整个网络分为两个部分：特征提取器F：采用主流的cnn网络，去掉最后的线性分类层分类器C：k类别的线性分类器图片x先输入到F中，得到F(x)。
蜉蝣之翼❉·2019-08-25 08:57

cs231n学习之双层神经网络及反向传播（3）

cs231n课件截图.png这里的cellbody就是线性分类器中的线性转换，相对于前者这里多的部分是activationfunction（激活函数），一方面，激活函数的功能可以理解成生物神经网络中的突触结
Latet·2019-08-24 15:28

cs231n学习之Linear classification(2)

的第一节实验中采取的是KNN分类算法，但是KNN算法有两个缺点分类器必须记住并所有的训练样本，存储空间会很大如果数据量大的话；测试时需要跟所有的训练样本进行对比（当然例如KD树的策略可以提高搜索效率）线性分类器是
Latet·2019-08-24 15:11

吴恩达机器学习笔记(六)——支持向量机

支持向量机1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的广义线性分类器（generalizedlinearclassifier
tedist·2019-08-21 20:04

笔记 :归纳总结 (一)

logistic回归，以及决策边界与回归的区别吴恩达机器学习笔记16-决策边界(decisionboundary)机器学习中线性模型和非线性的区别机器学习中线性模型和非线性的区别怎样区分线性和非线性线性模型线性分类器和非线性分类器机器学习
chen_holy·2019-08-21 09:37

随机森林的基分类器可否由决策树替换为线性分类器或者K-NN？

分析随机森林（RandomForest）随机森林（RF）是Bagging算法族中的一种，RF是以决策树为基分类器构建Bagging集成的基础上，进一步在决策树的训练过程中引入随机属性选择。具体来说：传统决策树在选择划分属性时是在当前结点的属性集合（假设有d个属性）中选择一个最优属性；而在RF中，对基决策树的每个结点，先从该结点的属性集合中随机选择一个包含k个属性的子集，然后再从这个子集中选择一个最
还没想好116·2019-08-18 16:36

吴恩达机器学习第三周------（2）神经网络向前传播算法识别手写数字(Python实现)

而逻辑回归不能形成更复杂的假设，因为它只是一个线性分类器.
YanlongFight·2019-08-15 20:59

机器学习笔记之支持向量机（Support Vector Machines,SVM）

基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，与感知机不同，感知机没有最大间隔。复杂感知机模型通过使用核技巧来处理非线性分类问题。
weekdayh·2019-08-07 15:15

SVM支持向量机+实例展示

给定一组训练实例，每个训练实例被标记为属于两个类别中的一个或另一个，SVM训练算法创建一个将新的实例分配给两个类别之一的模型，使其成为非概率二元线性分类器。
Snippers·2019-08-05 15:29

反向传播

在最开始，先引入一个概念：ComputationalGraphs计算图以带正则惩罚项的线性分类器为例，它的计算图简述如下：这个理解起来比较简单，就是把运算符顺序排好之后，把变量通过运算符组合成中间变量，
Stockholm_Sun·2019-08-03 10:55

python实现循环神经网络RNN

目录python实现循环神经网络1生成一些数据2定义激活函数3训练Softmax线性分类器3.1初始化参数3.2计算得分3.3计算损失3.4用反向传播计算分析梯度3.5执行参数更新3.6测试训练正确率4
知更鸟女孩·2019-08-02 11:44

从线性回归开始到BP神经网络到CNN卷积神经网络，代码层面剖析

在了解神经网络之前先了解一下线性分类器。最简单的线性回归。我们先假设存在一组数据输入为x1,x2,x3,…xn.输出为y.我们是不是可以假设他们之间存在一种线性的函数关系呢？
邓文尧·2019-07-31 14:03

机器学习之类别不平衡问题

1.再缩放以线性分类器为例，决策规则为：公式（1）然而，当训练集中正反例的数目不同时，令m+表示正例数目，m-表示反例数目，则观测几率是m+/m-，由于我们通常假设训练集是真实样本总体的无偏采样，因此观测几率就代表了真实几率
chere幺幺·2019-07-30 17:15

神经网络中常用激活函数总结【Python实现激活函数与导函数，曲线可视化分析】

神经网络中激活函数发挥着非常重要的作用，在处理简单的线性可分的数据集的时候我们不需要用到激活函数仅仅依靠线性分类器就可以解决问题，但是实际生活中的绝大多数的场景并不是这样简单的，那么简单的线性分类器就没有办法起到很好的效果了
Together_CZ·2019-07-18 14:47

文本分类学习 （十）构造机器学习Libsvm 的C# wrapper（调用c/c++动态链接库）

前言：对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。
Dacc123·2019-07-03 19:27

文本分类学习 （十）构造机器学习Libsvm 的C# wrapper（调用c/c++动态链接库）

前言：对于SVM的了解，看前辈写的博客加上读论文对于SVM的皮毛知识总算有点了解，比如线性分类器，和求凸二次规划中用到的高等数学知识。
Dacc123·2019-07-03 19:27

文本分类学习 （八）SVM 入门之线性分类器

SVM和线性分类器是分不开的。因为SVM的核心：高维空间中，在线性可分（如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分）的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来。
Dacc123·2019-07-03 19:42

文本分类学习 （八）SVM 入门之线性分类器

SVM和线性分类器是分不开的。因为SVM的核心：高维空间中，在线性可分（如果线性不可分那么就使用核函数转换为更高维从而变的线性可分）的数据集中寻找一个最优的超平面将数据集分隔开来。
Dacc123·2019-07-03 19:42

模式识别

1.关键概念2.距离分类器3.线性分类器与支持向量机4.特征选择与特征提取5.统计分类器6.概率密度估计7.聚类8.矩阵微分
a1058420631·2019-06-27 00:06

主要介绍四种不同线性分类模型：感知器

感知器（Perceptron）由FrankRoseblatt于1957年提出，是一种广泛使用的线性分类器。感知器可谓是最简单的人工神经网络，只有一个神经元。
北漂奋斗者·2019-06-26 21:19

SVM常见问题

www.jianshu.com/p/fa02098bc220SVM的面试题目相对有章可循，本次记录一下常见的几个面试题一句话介绍SVMSVM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
一头秀发的刘大叔·2019-06-25 20:17

深度学习：调参技巧

1.梯度下降算法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。
默语之声·2019-06-21 17:37

LR和SVM的联系和区别

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，决策树和SVM什么区别，你说一个
Manduner_TJU·2019-06-19 21:18

（李航统计学习方法）SVM的python实现

支持向量机是一种二分类模型，基本模型是定义在特征空间的间隔最大的线性分类器。间隔最大化使它有别于感知机。在面试中，经常遇到手推SVM，所以公式的推导也很重要。
Rudy95·2019-06-19 17:28

gbdt lr

为了提升线性分类器的准确度，有两种方法进行特征变换：对于连续特征。先进行离散化bin，然后把bin的编号作为离散型特征。这样的话，线性模型可以分段的
Datawhale·2019-06-18 22:51

谷歌发布颠覆性研究：不训练不调参，AI自动构建超强网络！

它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。
嵌入式资讯精选·2019-06-14 11:00

学习笔记之——Bilinear CNN model

该模型使用的是两个并列的CNN模型，这种CNN模型使用的是AlexNet或VGGNet去掉最后的全连接层和softmax层，这个作为特征提取器，然后使用SVM作为最后的线性分类器该结构由两个特征提取器产生
gwpscut·2019-06-13 20:28

谷歌发布颠覆性研究：不训练不调参，AI自动构建超强网络，告别炼丹一大步...

它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。团队成员之一的大佬Dav
量子位·2019-06-13 12:15

谷歌发布颠覆性研究：不训练不调参，AI自动构建超强网络，告别炼丹一大步...

它在MNIST数字分类任务上，未经训练和权重调整，就达到了92%的准确率，和训练后的线性分类器表现相当。除了监督学习，WANN还能胜任许多强化学习任务。团队成员之一的大佬Dav
QbitAl·2019-06-13 12:15

七月在线--金融风控实战--第六课 风控数据挖掘方法--课程笔记

XGBoost对于GBDT的改进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正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）
dean1977a·2019-06-11 23:22

Chap06 支持向量机

文章目录6、支持向量机**6.1函数间隔与几何间隔**6、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
HdUIprince·2019-05-30 16:23

LIBSVM 下载使用及实战

于libsvm有关的包还有LIBLINEAR一个面向处理大数据量的线性分类器(这种数据量往往在libsvm上难以轻易去训练
Y_hero·2019-05-29 12:07

机器学习实战：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（binaryclassification）的广义线性分类器（
ctrigger·2019-05-29 00:00

分类问题的指标权衡（Accuracy、Precision、Recall、F、F1、PR、ROC、AUC）

参考文献1.利用基于线性假设的线性分类器LogisticRegression/SGDClassifier进行二类分类(复习1)2.机器学习：准确率(Precision)、召回率(Recall)、F值(F-Measure
达瓦里氏吨吨吨·2019-05-27 23:18

类脑科学实验（二）——感知器模型实现及分类实验

它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。感知器是生物神经细胞的简单抽象，神经细胞结构大致可分为：树突、突触、细
南木Sir·2019-05-24 19:51

机器学习之-支持向量机SVM原理

支持向量机支持向量机（supportvectormachine，简称SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，其学习模型的策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸二次规划的最优化问题
code__online·2019-05-24 16:55

逻辑斯蒂回归与感知机异同--损失函数

逻辑斯蒂回归和感知机的异同：两类都是线性分类器；损失函数两者不同：逻辑斯蒂回归使用极大似然（对数损失函数），感知机使用的是均方损失函数（即错误点到分离平面的距离，最小化这个值）逻辑斯蒂比感知机的优点在于对于激活函数的改进
随机漫步_·2019-05-16 12:34

chapter-3-损失函数和优化

损失函数上一章我们了解了线性分类器的函数形式:f(x,W)=x*W+b。
JachinMa·2019-05-13 22:36

svm

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；支持向量机还包括核技巧，这使其成为实质上的非线性分类器。
devcy·2019-05-13 16:07

基于sklearn的线性分类器logistics（对数几率回归）Python实现

基于sklearn的线性分类器logistics（对数几率回归）Python实现声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流本文章referto作者：月见樽链接：https://www.jianshu.com
LouHerGetUp·2019-05-11 19:36

基于sklearn的线性分类器logistics（对数几率回归）Python实现

基于sklearn的线性分类器logistics（对数几率回归）Python实现声明：本人小白，文章作为自己的学习参考资料，供大家学习交流本文章referto作者：月见樽链接：https://www.jianshu.com
LouHerGetUp·2019-05-11 19:36

机器学习之路二：激活函数，损失函数

在我们面对线性可分的数据集的时候，简单的用线性分类器即可解决分类问题。但是现实生活中的数据往往不是线性可分的，面对这样的数据，一般有两个方法：引入非线性函数、线性变换。
WM宸·2019-04-23 20:26

线性模型篇之感知机(PLA)数学公式推导

：https://github.com/thinkgamer公众号：搜索与推荐Wiki个人网站：http://thinkgamer.github.io介绍感知机（Perceptron）是一种广泛使用的线性分类器
Thinkgamer_·2019-04-16 19:32

Python实现逻辑回归（LogisticRegression）完整过程

它的计算原理很多网站和书籍都有介绍，就不在这班门弄斧了，主要还是记录自己如何实现一、逻辑回归简介LogisticRegression算法是通过训练数据中的正负样本，学习样本特征和样本标签的假设函数，它是典型的线性分类器
Trisyp·2019-04-15 19:22

用Python实现支持向量机并处理Iris数据集

当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；当训练数据近似线性可分时，通过软间隔最大化，也学习一个线性
国梁·2019-04-13 23:00

机器学习 支持向量机（SVM） 从理论到放弃，从代码到理解

基本概念支持向量机（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。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。
ITryagain·2019-04-10 15:00

SVM面试总结

1、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，即线性可分支持向量机；2、当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机；3、当训练数据线性不可分时
happy5205205·2019-04-08 21:02

学习笔记_第二章 感知机-《统计学习方法》李航

感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器，即函数集合{f|f(x)=wx+b*}.感知机的几何解释：线性方程wx+b=0*对应于特征空间Rn中的一个超平面S，其中w是超
默默奋斗的喵星人·2019-04-01 10:30

CTR 预测理论（十）：GBDT 与 Logistic Regression 区别总结

但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，LogisticRegression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而GBDT作为boosting
dby_freedom·2019-03-31 12:39

CTR 预测理论（十）：GBDT 与 Logistic Regression 区别总结

但是又因为一个是线性模型，一个是非线性模型，因此其具体模型的结构导致了VC维的不同：其中，LogisticRegression作为线性分类器，它的VC维是d+1，而GBDT作为boosting
dby_freedom·2019-03-31 12:39
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