线性分类器

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
chenmaoyin1482·2018-09-21 16:00

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
anquanniu牛油果·2018-09-21 16:10

从线性到非线性模型-Fisher线性判别与线性感知机

广义线性模型4、Fisher线性判别和线性感知机5、三层神经网络6、支持向量机四、Fisher线性判别与线性感知机Fisher线性判别和线性感知机都是针对分类任务，尤其是二分类，二者的共同之处在于都是线性分类器
myazi·2018-09-13 17:41

深度学习算法基础和常用框架 | CNN与常用框架

训练与fine-tuning常用框架与应用常用框架广泛应用基础LRSVM只能做到这种程度，核函数并非万能他们对特征对描述空间可以分开的，才能用LRSVMGDBTRF这些如果预测的点很不规则神经元完成了两个线性分类器的
JH_Zhai·2018-09-07 18:34

FastText

BagofTricksforEfficientTextClassification中提出了FastText模型，结构与word2vec中的CBOW十分相似，如下：将文本中的词语向量求平均得到文本的整体表示（隐藏层hidden），然后输入到一个线性分类器
Torero_lch·2018-09-05 11:54

Spark MLlib 机器学习之SVM支持向量机算法

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。算法简介SVM从线性可分情况下的最优分类面发展而来。
Ym_Allen·2018-09-04 00:00

机器学习算法（4）之支持向量机的简易版

支持向量机：支持向量机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，间隔最大使
不曾走远~·2018-08-27 13:43

CS231n-K近邻与线性分类器

CS231n笔记系列（二）数据驱动的图像分类方式——K近邻与线性分类器（下）1.NearestNeighbor分类器的优劣NearestNeighbor分类器的优点：1.易于理解，实现简单。
JaimeOw·2018-08-26 13:15

机器学习（二）：快速入门SVM分类

定义SVM便是根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。
Cyj2328499·2018-08-21 20:19

机器学习（二）：快速入门SVM分类

定义SVM便是根据训练样本的分布，搜索所有可能的线性分类器中最佳的那个。
Cyj2328499·2018-08-21 20:19

CS231n笔记（2）线性分类器：SVM，Softmax函数

另一种线性分类器的解释：学习像素在高维空间的一个线性决策边界，其中高维空间就对应图片能取到的像素密度值。在上图中一张图片就对应着上面的一个坐标点，而分类器就是那个线。损失函数
Geek_of_csdn·2018-08-19 11:53

机器学习（一）：快速入门线性分类器

定义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。线性关系公式:f(w,x,b)=w^tx+bx=(x1,x2,…xn)代表n维特征列向量，w=(w1,w2,…wn)代表对应的权重(系数coeffient),同时为了避免其过坐标原点这种硬性假设，增加一个截距（intercept）b。f取值范围分布在整个实数域中.线性其实就是一系列一次特征的
Cyj2328499·2018-08-18 21:31

机器学习（一）：快速入门线性分类器

定义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。线性关系公式:f(w,x,b)=w^tx+bx=(x1,x2,…xn)代表n维特征列向量，w=(w1,w2,…wn)代表对应的权重(系数coeffient),同时为了避免其过坐标原点这种硬性假设，增加一个截距（intercept）b。f取值范围分布在整个实数域中.线性其实就是一系列一次特征的
Cyj2328499·2018-08-18 21:31

【DL-CV】激活函数及其选择

【DL-CV】反向传播，（随机）梯度下降【DL-CV】神经网络的补充在介绍线性分类器的时候，提到了激活函数，还提到线性分类器的输出要经过激活函数才能作为下一层网络的输入。为什么呢？
八九寺真宵·2018-08-17 00:00

【DL-CV】神经网络的补充

【DL-CV】激活函数及其选择【DL-CV】卷积神经网络在介绍了线性分类器，激活函数，损失函数，反向传播这些基础的原理后，已经可以尝试自行搭建像样的神经网络了。
八九寺真宵·2018-08-17 00:00

【DL-CV】计算机视觉前置了解

【DL-CV】【深度学习-计算机视觉】系列简介及入门推荐【DL-CV】线性分类器在初次进入坑，接触高深的算法环节之前，有必要对计算机视觉的目标和实现有一个大概的了解。
八九寺真宵·2018-08-11 00:00

【DL-CV】损失函数，SVM损失与交叉熵损失

【DL-CV】线性分类器【DL-CV】反向传播，（随机）梯度下降现在有一个模型，能对输入的图像各种可能的类别进行评分。
八九寺真宵·2018-08-11 00:00

【DL-CV】线性分类器

【DL-CV】计算机视觉前置了解【DL-CV】损失函数，SVM损失与交叉熵损失神经网络的变种很多，各种模型满天飞，但是相信大家见得最多的是这种这是多层感知器（multilayerperceptron/MLP），不加特效的最原始的神经网络，经典中的经典。（如无特别注释，神经网络通常指经典的mlp神经网络）。在接触其他热门变种如卷积神经网络前，我们会好好和MLP这位小朋友玩，了解他的特性，调教教导他，
八九寺真宵·2018-08-11 00:00

CS231n笔记（1）线性分类器

主要关于lecture2，只记录贫僧觉得有用的东西，所以课程里一些介绍性的内容会被忽略掉。图片分类图片分类就是输入一张图片，然后将这张图片归为确定的类别中的一类。大部分看起来不像是图片分类的机器视觉任务其实可以通过图片分类来完成。图片分类的例子：对上面这张248×400×3248×400×3的矩阵进行分类，将这张图片归类为{猫，狗，帽子，杯子}中的某个类别。图像识别的难题：视角变化（Viewpoi
Geek_of_csdn·2018-08-10 14:11

特征离散化

为什么需要离散化对于很多实际问题（如广告点击率预测），往往特征非常多，这时候时间约束通常不允许我们使用很复杂的非线性分类器。这也是为什么算法发展这么多年，广告点击率预测最常用的方法还是LR模型。
FigthingForADream·2018-08-05 17:25

机器学习面试题汇总(机器学习基础)

机器学习面试题汇总(机器学习基础)机器学习基础面试题1.请简要说说一个完整机器学习项目的流程2.简单说下有监督学习和无监督学习的区别3.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣4.对于维度很高的特征你选择线性分类器还是非线性分类器
Potato_45·2018-08-03 16:59

CS231n 最小的神经网络案例学习

最小的神经网络案例学习最小的神经网络案例学习1.生成数据2.训练Softmax线性分类器1.1初始化参数1.2计算类型得分1.3计算损失值1.4计算反向传播(Backpropagation)的解析梯度1.5
tech0ne·2018-08-02 21:48

机器学习-SVM

对于二分类问题，线性分类器用一个超平面将两类样本分开，对于二维平面，这个超平面是一
CV_RC·2018-08-01 20:47

【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·2018-07-31 15:33

【火炉炼AI】机器学习008-用简单线性分类器解决二分类问题

【火炉炼AI】机器学习008-用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·2018-07-31 13:43

机器学习基础--各种学习方式（27）--在线学习

早期在线学习应用于线性分类器产生
whitenightwu·2018-07-28 15:01

SVM分类器原理详解

第一层、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
搞视觉的张小凡·2018-07-20 19:32

基于Python的机器学习之分类学习

分类学习线性分类器（LinearClassifiers）线性分类器通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘机来帮助类别决策。
overwrite_szrk·2018-07-18 10:22

算法——SVM支持向量机（入门）

article/details/7624837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
chenxy02·2018-07-17 09:35

【机器学习】感知机Python代码实现

回顾感知机前面我们介绍了感知机，它是一个二分类的线性分类器，输入为特征向量，输出为实例的类别。感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,bw,b。
Daycym·2018-07-13 15:48

【机器学习】感知机Python代码实现

回顾感知机前面我们介绍了感知机，它是一个二分类的线性分类器，输入为特征向量，输出为实例的类别。感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,bw,b。
Daycym·2018-07-13 15:48

图像分类-线性分类I

参数模型——线性分类器线性分类器是参数模型中最简单的例子。
慕木七·2018-07-12 17:54

模式识别 第四 五章 线性分类器 非线性判别函数

title:模式识别第四五章线性分类器非线性判别函数date:2017-03-2618:47:50categories:ML/卢晓春模式识别引论mathjax:truetags:[MachineLearning
gb_QA_log·2018-07-12 15:57

svm_分类_linearSVC线性分类支持向量机——鸢尾花 （一名大学生的机器学习之路）

支持向量机分类器(SupportVectorClassifier)是根据训练样本的分布，搜索所以可能的线性分类器中最佳的那个，决定分类边界位置的样本并不是所有训练数据，是其中的两个类别空间的间隔最小的两个不同类别的数据点
WJWFighting·2018-07-09 16:12

支持向量机（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；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。
lx青萍之末·2018-07-02 18:39

机器学习(二)线性模型---SVM

机器学习(二)线性模型—SVM2.3SVM 2.3.1概述 SVM在特征空间找到一个超平面使得超平面能将两类分开，且间隔最大(解唯一)  i.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，
Dynomite·2018-06-30 17:35

cs231n-lecture2&3

CS231N–图像分类管道一、cs231n课程指引作业1：KNN；线性分类器，SVM、Softmax；两层神经网络；图像特征Python+Numpy教程：http://cs231n.github.io/
sun1398·2018-06-29 20:26

《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》读书笔记 第五章 支持向量机

左边的图显示了三种可能的线性分类器的判定边界。其中用虚线表示的线性模型判定边界很差，甚至不
justry24·2018-06-14 16:46

模式识别学习笔记（13）——svm

考虑一个最简单的线性分类器，在很多情况下，用线性是分不开的，如果我们有很多的feature，将其映射到高维空间，可以使其线性可分（实际上是核方法的思想）。
Carol__Deng·2018-06-14 09:24

计算广告CTR预估系列(七)--Facebook经典模型LR+GBDT理论与实践

介绍二、评估函数2.1NormalizedCross-Entropy(NE)2.2Calibration三、模型架构3.1决策树FeatureTransforms3.2Datafreshness3.3LR线性分类器四
轻春·2018-06-13 16:11

基于SVM的图像分类算法与是实现

SVM(SupportVectorMachine，支持向量机)，是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间上的即那个最大的线性分类器，器学习策略是间隔最大化，最终可转化为一个凸二次规划问题的解决。
棒棒同学·2018-06-05 13:32

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。
Shendu.CC·2018-06-04 16:00

李飞飞深度学习与计算机视觉公开课

一、k最近邻与线性分类器k近邻分类器工作方式是高效的得到本联合训练集。
大江东去尽是流不尽的英雄血·2018-05-29 14:54

机器学习笔记之（5）——SVM分类器

Python实践》《Python机器学习算法》《Python大战机器学习》《Python与机器学习实战》支持向量机（support vector machine，SVM）的基本模型是定义在特征空间上间隔最大的线性分类器
gwpscut·2018-05-22 00:00

机器学习实战（六）——SVM

一个线性分类器的学习目标就是要在nn维的数据空间中找到一个分类超平面，其方程为：wTx+b=0wTx+b=0特别的，对于二维平面，超平面方程为[a b][x1x2]+b=0[a b][x1x2]+b=0
nadph513·2018-05-21 13:01

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念。比如给定一系列的
d__760·2018-05-21 05:33

LDA-线性判别分析

://blog.csdn.net/z962013489/article/details/79918758LDA推广到多分类任务上用来降维线性判别分析LinearDiscriminantAnalysis线性分类器判别式函数
机器人X·2018-05-15 20:21

fasttext原理复习与代码实现

blog.csdn.net/sinat_33741547/article/details/78784234fastText简而言之，就是把文档中所有词通过lookuptable变成向量，取平均后直接用线性分类器得到分类结果
gentelyang·2018-05-11 17:47

感知机中为什么不能处理异或 | 什么是gram矩阵

不光单层感知机不可以，所以线性分类器都不可以。对于其他情况则可以分类2什么是gram矩阵？前置知识：协方差和相关系数矩阵对于上面的矩阵，就是两两向量直接做内积，也就是矩阵相乘。
JH_Zhai·2018-05-05 19:17

学习笔记【机器学习重点与实战】——6 支持向量机原理

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，这使它成为实质上的非线性分类器。
dkjkls·2018-04-27 00:00
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