线性分类器

模式识别2-线性分类器（最小二乘法）

2.1：算法原理分析有两类样本，X1,和X2,如果将这两类数据正确分类，则X1对应的y=1，X2对应的y=-1，但是，往往分类的结果不会都正确，这个时候就有分类错误，将这种错误用就是期望值与真实值的误差，用最小二乘法计算出分类错误：j(w)=E[|y-xT*w|^2]w=argmin(j(w))现在要做的是求出让代价函数j(w)取最小值的时候,w的取值。要让j(w)最小，需要满足正交条件，也就是这
DX_ByYourself·2017-10-25 12:52

模式识别1-线性分类器（感知机）

1.1：感知机算法原理首先明确，感知机的输入和输出，输入就是一组向量，每个向量都有n个特征值，输出为每个向量的所属类别，对于二分类而言，就是+1和-1.这个可以用sign函数来模拟：输入空间到输出空间的函数为：f(x)=sign(w*x+b);函数理解：w,b为感知机模型参数，w是一个权重向量，b是偏置，w*x是内积，sign是符号函数，当w*x+b>0时候，函数输出为+1，当w*x+b0)w=w
DX_ByYourself·2017-10-25 12:01

模式识别1-线性分类器（感知机）

1.1：感知机算法原理首先明确，感知机的输入和输出，输入就是一组向量，每个向量都有n个特征值，输出为每个向量的所属类别，对于二分类而言，就是+1和-1.这个可以用sign函数来模拟：输入空间到输出空间的函数为：f(x)=sign(w*x+b);函数理解：w,b为感知机模型参数，w是一个权重向量，b是偏置，w*x是内积，sign是符号函数，当w*x+b>0时候，函数输出为+1，当w*x+b0)w=w
DX_ByYourself·2017-10-25 12:01

最优化基础：损失函数可视化、折页损失函数 & 梯度计算

在这里我主要记录下自己觉得重要的内容以及一些相关的想法，希望能与大家多多交流~1.损失函数可视化  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
独孤呆博·2017-10-22 23:00

图像的线性分类器（感知机、SVM、Softmax）

在这里我主要记录下自己觉得重要的内容以及一些相关的想法，希望能与大家多多交流~1.线性分类器简介  这部分所介绍的线性分类器，实际上指的是感知机，并且实际上是一个单层的感知机。
独孤呆博·2017-10-22 16:11

支持向量机算法的理解

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，间隔最大使他有别于感知机；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。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。
qingliangdexiar·2017-10-19 02:48

感知机:Perceptron Learning Algorithm

感知机模型时一种线性分类器，属于判别模型。感知机模型的几何解释：线性方程w⋅x+b=0对应于特
xholes·2017-10-18 23:53

朴素贝叶斯理论进阶(1)——cs229(4、5)笔记

朴素贝叶斯分类器是生成式模型的代表，同时朴素贝叶斯和逻辑回归都是线性分类器，两者可以组成了一组生成-判别对。
老笨妞·2017-10-18 19:40

SVM学习笔记（day1）

2、逻辑回归传统的logisticregression可以作为线性分类器。使用sigmoid函数将数据x映射到(0,1)这个区间，其值
gaoxiaoyao_whatever·2017-10-17 00:00

支持向量机（SVM）

SVM定义是在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它区别于感知机；有的人认为支持向量机是最好的现成分类器，SVM能够对训练集以外的数据点做出很好的决策。
逗逗军001·2017-10-06 19:58

机器学习（5）-理解softmax的损失函数和梯度表达式的实现+编程总结

softmax也是一个用于多分类的线性分类器。
DX_ByYourself·2017-09-24 16:47

机器学习（5）-理解softmax的损失函数和梯度表达式的实现+编程总结

softmax也是一个用于多分类的线性分类器。
DX_ByYourself·2017-09-24 16:47

集成学习（Ensemble Learning ）简介

集成学习（EnsembleLearning）一、问题提出针对于下图的分类问题（线性可分问题），可以利用简单的线性分类器就可以获得很好的分类效果。
兮風·2017-09-11 09:25

机器学习算法-Adaboost

常见的分类算法，如kNN、线性分类器、决策树等，均可经过特殊约束构造弱分类器。弱弱联合，变得更强！！！强在准确度上比较好理解，但是怎么提高效率就有点困惑了。
AI_BigData_WH·2017-09-08 12:05

线性分类器

线性分类器主要包括评分函数与损失函数。
大可的杨先森·2017-08-31 22:00

我们日常使用的机器学习

图片发自App机器学习的几类线性分类器如垃圾邮件众所周知，我们使用qq邮箱时候，有一些邮箱会被标记为垃圾邮件。算法会根据里面词汇出现的频次进行统计得出一个公式进行标记。多类别分类邮件分类用户分类。
王强儿·2017-08-31 19:19

《机器学习实战》和Udacity的ML学习笔记之 支持向量机&kernel

1.支持向量机&支持向量支持向量机实质就是一个二分类的线性分类器，支持向量就是数据集中的一些点，这些点到分类线条的距离最短，用来求解分类线条模型。
VeeLe·2017-08-24 12:29

[机器学习] SVM

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。
贫僧草头·2017-08-24 00:00

朴素贝叶斯－新闻分类

朴素贝叶斯分类器的构造基础是基于贝叶斯定理与特征条件独立假设的分类方法，与基于线性假设的模型（线性分类器和支持向量机分类器）不同。
cicilover·2017-08-17 17:43

SVM相关问题

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。（间隔最大是它有别于感知机）（1
csdn__DRAGON·2017-08-14 15:22

机器学习笔记2：支持向量机SVM基础入门

机器学习笔记2：支持向量机SVM基础入门1.SVM基础概念支持向量机（SupportVectorMachine,SVM），一般来说是一种二类分类模型，其基本模型定义为特征空间行额间隔最大的线性分类器，其学习策略就是间隔最大化
清水寺种辣椒·2017-08-13 00:00

xgboost的优点与GBDT对比

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）。
hfzd24·2017-08-08 11:00

逻辑回归与最大熵模型

转自微信公众号：机器学习算法与Python学习以及统计学习方法Logistic回归逻辑回归是用来分类的，是一种线性分类器，需要注意的地方有：1.Logistic函数的表达式：其导数形式为2.logsitc
士多啤梨苹果橙_cc15·2017-08-02 17:42

线性分类器

本文将以softmax线性分类器为例,讨论数据驱动过程的各组成部分.同时本章是后文非线性分类器和深度学习的铺垫.1训练数据给定由m张图像组成的训练集,每个图像的标记是K个不同类中的一个,其中,i用于对训练实例进行索引
浩瀚之水_csdn·2017-07-31 14:54

CS231n课程笔记翻译3：线性分类笔记

原文如下内容列表：线性分类器简介线性评分函数阐明线性分类器译者注：上篇翻译截止处损失函数多类SVMSoftmax分类器SVM和Softmax的比较基于Web的可交互
This is bill·2017-07-27 19:31

机器学习实战：朴素贝叶斯（Naive Bayes）

朴素贝叶斯概述众所周知，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。
丶麦麦麦·2017-07-25 16:32

常用的在线学习算法（转）

感知器PA:passiveperceptionPA-IPA-IIVotedPerceptionconfidence-weightedlinearlinearclassification:基于置信度加权的线性分类器
This_is_alva·2017-07-24 11:17

TensorFlow【深度学习】逻辑分类（Logistic Classification）

postname:TensorFlow【深度学习】逻辑分类（LogisticClassification）2017-07-18shine线性分类器建模方案:输入一个X将x应用到一个线性函数中去生成多维矩阵将输入当做一个大的向量多维输入向量当作矩阵
shinepans·2017-07-18 17:11

简单的线性分类器

一个简单的线性分类器#coding=utf-8importpandasaspdimportmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnp#线性分类的一种算法fromsklearn.linear_modelimportLogisticRegression
pkuout·2017-07-18 15:03

线性分类器损失函数

SOFTMAX与SVM比较SVM(支持向量机):考量接近边界的样例点SOFTMAX：考量所有的样例点相对于Softmax分类器，SVM更加“局部目标化（localobjective）”，这既可以看做是一个特性，也可以看做是一个劣势。考虑一个评分是[10,-2,3]的数据，其中第一个分类是正确的。那么一个SVM（\Delta=1）会看到正确分类相较于不正确分类，已经得到了比边界值还要高的分数，它就会
Supreme_DJK·2017-07-18 10:03

学习SVM（三）理解SVM中的对偶问题

中的支持向量（SupportVector）学习SVM（五）理解线性SVM的松弛因子网上有很多关于SVM的优秀博客与其他学习资料，而个人感觉本系列博客与其他关于SVM的文章相比，多了一些细节的证明，比如线性分类器原理
chaibubble·2017-07-12 13:38

线性分类器

线性分类器主要内容：线性分类器简介线性得分函数（Linearscorefunction）解释线性分类器损失函数多分类支持向量机Softmax分类器SVMvsSoftmax总结线性分类器（LinearClassification
xiaoranone·2017-07-01 20:43

《统计学习方法》李航_学习笔记_第7章_支持向量机

支持向量机##1简介适用情况：支持向量机主要针对小样本数据进行学习、分类以及预测起源：Logistic回归（0/1分类问题）基本模型：定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器学习策略：间隔最大化学习算法
猫哆哩o0·2017-07-01 19:58

机器学习一:监督学习笔记

但回归预测是对事物的一个发展趋势的一个预测，并且是针对连续变量（如波士顿房价预测）1.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积来帮助决策。2.支持向量机：两个空间间隔最小的不同类别
dxz_tust·2017-06-17 23:22

机器学习代码实现 SVM (5)

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。
lmem·2017-06-17 16:01

SVM和SoftMax的原理区别对比

1.线性分类器在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。
jyli2_11·2017-05-24 16:00

多层感知机MLP

感知机是一种二类分类的线性分类器，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，感知机属于判别模型，旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
big_big_data·2017-05-17 10:46

线性分类器-KNN、多类SVM、Softmax

本文只是记录一下实现的代码，具体的思想还请看cs231n的课程笔记，其讲解的非常好，智能单元翻译的也很不错。一、CIFAR-10数据集:图1CIFAR-10示例二、KNN图2KNN分类器示例如图所示，K的取值不同得出来的分类结果也可能是不同的，因此需要对k进行寻参，找出在训练机上最好的k，来进行测试。求两幅图片的相似性，KNN使用的是距离度量，但是距离定义方式也有很多种，比如L1距离、L2距离。1
hearthougan·2017-05-11 16:52

斯坦福大学的机器学习笔记SVM初探详解

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
AnneQiQi·2017-04-11 14:30

数据分析与数据挖掘面试题收集

GBDT与XGBoost的区别（知乎wepon大神：https://www.zhihu.com/question/41354392）传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候
Cherzhoucheer·2017-04-07 00:00

数据分析与数据挖掘面试题收集

GBDT与XGBoost的区别（知乎wepon大神：https://www.zhihu.com/question/41354392）传统GBDT以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候
Cherzhoucheer·2017-04-07 00:00

《集体智慧编程》读书笔记8

第八部分核方法与SVM这一部分继续介绍一种分类器，以线性分类器为起点，逐渐引入和方法，最后到一种高阶
hystar·2017-04-03 21:00

为什么大家都不戳破深度学习的本质？！

有人说，深度学习就是一个非线性分类器[1]？有人说，深度学习是对人脑的模拟[2]……但我觉得都没有捅透那层窗户纸。当读完JeffHawkins的《论智能》[3]，「就是它了！」。
Pope怯懦懦地·2017-03-25 18:21

xgboost相比传统gbdt有何不同？xgboost为什么快？xgboost如何支持并行？

链接：https://www.zhihu.com/question/41354392/answer/98658997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
xbmatrix·2017-03-23 22:00

支持向量机算法

其基本模型为定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大是它有别有感知机。支持向量机还包括核技巧，使它成为实质上的非线性分类器。
多线程·2017-03-13 22:02

感知机、线性回归、逻辑回归的简单对比

它是一种线性分类器：特征通过权重线性组合，然后通过一个线性预测函数来判断。这个算法最早由FrankRosenblatt在1957年提出。
Yingying_code·2017-03-09 17:31

KNN和线性分类器

这个英文笔记很不错，我的博客写得比较乱，只适合自己看，大家可以看这个：http://cs231n.github.io/K最近邻和线性分类器K最近邻从图像分类入手：将图像表示成一个向量，进行分类（文中以猫为例
DivinerShi·2017-02-28 21:10

Libsvm和Liblinear各自特点和使用经验

主要是用来进行非线性svm分类器的生成，提出有一段时间了，而Liblinear则是去年才创建的，主要是应对large-scale的dataclassification，因为linear分类器的训练比非线性分类器的训练计算复杂度要低很多
kcsdnprac·2017-02-19 17:47

机器学习算法总结--SVM

简介SVM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。
spearhead_cai·2017-02-16 17:56

线性、非线性分类器&数据的线性、非线性

线性、非线性分类器&数据的线性、非线性一、线性分类器：有无数个可划分这两个线性可分类的超平面在二维空间里面，一个线性分类器是一条线。图14.8展示了五个分类例子。
挣扎的小博·2017-02-15 10:21
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