WTX 第2页

吴恩达-deep learning 01.神经网络与深度学习Week3

逻辑回归梯度下降算法——正向传播和反向传播两个过程假设某个样本有两个特征x1,x2x_1,x_2x1,x2，如下图所示：正向传播(黑线)：z=wTx+by^=a=σ(z)L(a,y)=−(ylog(a)

Paul-Huang·2023-01-08 09:12

Logistic回归-模型·损失函数·参数更新

LinearRegression:h=WTX 训练集共m个样本，第i个样本(x(i),y(i)),x(i)=(x(i)1,x(i)2,...,x(i)d)T，即有d维特征。

usj·2023-01-05 14:00

我什么也不会TwT·2023-01-05 14:59

SVM总结

假设标签是+1/−1+1/-1+1/−1，超平面是wTx+b=

_森罗万象·2023-01-03 08:03

机器学习专栏——（五）线性模型之基础概念

+wDxD=wTx+bf({\bfx;w})=w_1x_1+w_2x_2+...+w_Dx_D

CheckOneA·2023-01-02 13:02

线性判别函数

线性判别函数线性判别函数用来对线性可分的数据进行分类判决方程：g(x)=WTx+w0其中，x为d维列向量判别规则：对于二类分类，判决规则为：当g(x)>0判决为类别1：ω1当g(x)0,当x属于类别ω1aTy0

jiruiYang·2023-01-02 12:36

PCA LDA 降维算法介绍实现对比

R^dx∈Rd，寻找到一个变换矩阵WT，W∈Rd×m,mWTx

Deno_V·2022-12-31 17:18

吃瓜教程task05 第6章支持向量机

对偶问题凸优化问题/拉格朗日对偶解算支持向量机6.4软间隔与正则化p9软间隔与支持向量回归p9.1软间隔6.5支持向量回归p9.1支持向量回归6.1间隔与支持向量p8支持向量机超平面n维空间的超平面:wTx

雾切凉宫·2022-12-30 10:41

logistic 回归全总结：《机器学习》第三章 +《机器学习实战》第五章

sigmoid(x)=11+e−x=ex1+exsigmoid(x)=\frac{1}{1+e^{-x}}=\frac{e^x}{1+e^x}sigmoid(x)=1+e−x1=1+exex套在线性回归f(x)=wTx

_森罗万象·2022-12-29 19:50

机器学习之支持向量机

推导分为以下几个部分：数据线性可分拉格朗日乘子以及对偶问题数据部分线性可分当数据线性可分时原始优化问题推导支持向量机的核心在于在空间中找到一个超平面(决策平面)：wTx+b=0{w^T}x+b=0wTx

earnestbin·2022-12-28 20:27

对抗样本生成算法之FGSM算法

背景-对抗样本的线性解释对于线性模型，f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b，对原始样本xxx添加扰动η\etaη得到对抗样本xˉ=x+η\bar{x}=x+\etaxˉ=x+η

学-evday·2022-12-28 13:20

【机器学习——线性模型】

线性模型西瓜书学习笔记广义线性模型对数几率回归多分类学习西瓜书学习笔记广义线性模型广义线性模型通过单调可微函数(联系函数linkfunction)将数据的真实标记y与线性回归模型的预测值联系起来：y=g-1(wTx

只想快乐·2022-12-28 09:22

ccc-机器学习算法基础-5

构造步骤为：假设因变量与自变量之间线性相关构建损失函数通过令损失函数最小来确定参数通用公式：h(w)=w0+w1x1+w2x2+…=wTxℎ(w)=w_0+w_1x_1+w_2x_2+…=w^Txh(w

扔出去的回旋镖·2022-12-28 09:01

《机器学习》学习笔记（第3章线性模型）

确定假设空间策略：根据评价标准，确定求解最优模型的策略（通常会产生一个“损失函数”）算法：求解损失函数，确定最优模型线性模型与回归学习线性模型试图学得一个通过属性的线性组合进行预测的函数，其基本形式为：f(x)=wTx

SongzeLiCEMA·2022-12-27 21:54

《机器学习》周志华课后习题答案——第五章（1-7已完结）

第五章课后习题答案文章目录第五章课后习题答案一、试述将线性函数f(x)=wTx用作神经元激活函数的缺陷？

Messor2020·2022-12-26 16:26

《机器学习》（周志华）第6章支持向量学习心得笔记

因此与上一章感知机里初值敏感，由误分类点修正最后得到的“初值敏感”的超平面不同，对于线性可分的（linearlyseparable）数据集，SVM确定的分离超平面是唯一的，超平面上的点可以用“平面”方程表示：wTx

ML--小小白·2022-12-26 09:34

机器学习笔记-第三章线性模型

+wdxd+b一般写成：f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b线性回归对于离散数据属性，若存在“序”关系，比如高中低，可转化为连续值{1,0.5,0}；若不存在，则转化为k维向量

haloory·2022-12-26 04:47

吃瓜教程Task4:神经网络西瓜书第五章

一.感知机模型模型简介：感知机模型是线性模型之一，拟合一个超平面f(x)=WTX+b来划分样本点，策略为最小化分类错误率。通过迭代的方式求得符合条件能够线性可分的训练样本分开的超平面。

Lennon �·2022-12-24 14:04

西瓜书-第6章-支持向量机

间隔与支持向量一个支持向量机解决一个二分类问题假设一个超平面wTx+b=0能将正反例正确划分超平面上方为正例+1，下方为反例-1那么正例(xi,yi),使wTxi+b>0,yi=+1那么反例(xi,yi

路飞的纯白世界·2022-12-23 13:32

西瓜书第六章-支持向量机

在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述:wt+b=0w^t+b=0wt+b=0样本空间中任意点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的的距离可写为:r=∣wtx+b∣∣∣w∣∣r

孤鸿末子·2022-12-23 13:31

再学西瓜书----chapter6 支持向量机SVM

Page121~Page123比较好的推文可以参考这篇，讲的比西瓜书详细关于svm的推导不准备赘述了，这里只注重结论，超平面wTx+b=0对于线性可分的情况，超平面其实是我们需要求的东西支持向量就是离超平面最近的向量

jimzhou82·2022-12-23 13:01

机器学习100天（十七）：017 逻辑回归梯度下降

我们之前介绍过，计算逻辑回归的代价函数实际上包含了下面三个过程：Z=WTX+bZ=W^TX+bZ=

红色石头Will·2022-12-23 09:11

【读书笔记】周志华机器学习第三章线性模型

+wdxd+b=wTx+bf({\boldsymbolx})=w_1x_1+w_2x_2+...

CQ小熊家·2022-12-22 13:24

机器学习-白板推导系列(十四)-隐马尔科夫(HMM，Hidden Markov Model)

频率派的方法可以分成三步：定义Model，比如f(w)=wTx+bf(w)=w^Tx+bf(w)=wTx+b；寻找策略strategy，也就是定义L

Paul-Huang·2022-12-18 16:45

模式识别中感知器算法(Perceptron Approach)的实现

这学期在学模式识别，老师布置作业让实现一些比较基础简单的算法下面是感知器算法的实现过程感知器算法是线性分类器中一个比较基础但是比较重要的算法W为权向量,g(x)为线性判别函数通过对W的调整，可实现判别函数g(x)=WTX

jsjliuyun·2022-12-16 13:16

机器学习基础算法（逻辑回归、k-means、模型的保存与加载）

给定一些输入，输出结果是离散值逻辑回归公式首先逻辑回归的模型与线性回归基本相同，w为待求的参数：与线性回归不同的地方在于，logistic回归通过函数S将wTx对应到了另一个状态p=S(wTx)，然后根据

Bro_Jun·2022-12-16 11:37

back propagation反向传播（浅层神经网络分析示例）

z=wTx+bz=w^Tx+bz=wTx+ba=σ(z)=1/(1+e−z)a=\sigma(z)=1/(1+e^{-z})a=σ(z)=1/(1+e

u011144848·2022-12-16 06:07

Sbt打包出现依赖异常问题

依赖冲突管理ThisBuild/scalaVersion:="2.11.11"ThisBuild/organization:="com.wtx.job014"libraryDependencies++=

帅气多汁你天哥·2022-12-15 11:39

机器学习课后题——线性回归模型

第5章线性回归模型5.1试分析在什么情况下，式fx=wTx+b不必考虑偏置项b。答：我的看法是，如果样本x中有某一个属性xi为固定值时，wixi+b等价于偏置项。

Yuetianw·2022-12-10 08:37

线性回归 Linear Regression

一、主要思想在L2-norm的误差意义下寻找对所有观测目标值Y拟合得最好的函数f(X)=WTX。

albyc22660·2022-12-09 04:10

w^T x+ b 的几何意义

上一篇文章末尾留下了一个疑问，我不知道为什么要对输入数据x进行wTx+b处理。在学习了感知机和Fisher线性判别之后，我有了更深刻的理解。

weixin_45876155·2022-12-06 17:27

机器学习入门-西瓜书总结笔记第六章

对偶问题三、核函数四、软间隔与正则化五、支持向量回归六、核方法总结一、间隔与支持向量粗实线这个划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未来示例的泛化能力最强在样本空间中，划分超平面可通过如下线性方程来描述：wTx

一入材料深似海·2022-12-05 22:54

西瓜书《机器学习》第六章部分课后题

6.9Acknowledge题目6.1试证明样本空间中任意点x\bm{x}x到超平面(w,b)(\bm{w},b)(w,b)的距离为式(6.2)假设点x\bm{x}x在超平面上的投影为x′\bm{x}'x′，则wTx

华南农大-郭庆文·2022-12-05 22:23

神经网络：全连接神经网络

目录1简介1.1神经元1.2网络结构1.3正向传播1.4反向传播1简介全连接神经网络也称作多层感知机（MLP）1.1神经元神经元接收输入向量xxx神经元节点有权重向量w和偏置项b输出值为f(wTx+b)

Dive_·2022-12-05 13:19

感知器算法及其Matlab实现

感知器算法感知器算法适用于线性可分情况，其数学表达式为：G(X)=WTXG(X)=W^TXG(X)=WTX其中W是权向量，X是样本集合。

JosephJohnny·2022-12-04 17:43

SVM向量机

类似于逻辑回归，这个模型也是基于线性函数wTx+b的。不同于逻辑回归

an-ning·2022-12-04 07:38

机器学习（ML）（五）——回归和聚类算法

通用公式：h(w)=w1x1+w2x2+w3x3……+b=wTx+b广义线性模型：线性回归当中线性模型有两种，一种是线性关系，另一种是非线性关系。

精分天秤座的mystery·2022-12-04 06:08

【西瓜书笔记】4. 支持向量机

4.1超平面wTx+b=0\boldsymbol{w}^{\mathrm{T}}\boldsymbol{x}+b=0wTx+b=0法向量恒垂直于超平面和法向量方向相同的点(与w\boldsymbol{w

西风瘦马1912·2022-12-03 14:32

西瓜书第六章阅读笔记

对于nnn维空间的超平面(wTx+b=0,其中w,x∈Rn)({\bf

狗狗熊学AI·2022-12-03 14:29

【神经网络】自适应线性单元——Adaline

自适应线性单元–AdaptiveLinearUnits–Adaline模型结构在M-P模型的基础上s(k)=∑i=1nwixi(k)−θ=∑i=0nwixi(k)=WTX(k)\begin{aligned

Ono_bing·2022-12-03 06:55

深度学习——权重衰减

权重衰减（weightdecay）：（正则化）——L2L_2L2正则化通过f(x)=WTxf(x)=W^Txf(x)=WTx中的权重向量的范数来表示其复杂性。

_Learning_·2022-12-02 23:42

解密SVM系列（二）：SVM的理论基础

一个简单的二分类问题如下图：我们希望找到一个决策面使得两类分开，这个决策面一般表示就是WTX+b=0,现在的问题是找到对应的W和b使得分割最好，知道logistic分类机器学习之logistic回归与分类的可能知道

on2way·2022-11-29 22:24

机器学习--逻辑斯谛回归（Logistic Regression）

线性回归：f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+bSigmoid：S(x)=11

Huranqingqing·2022-11-27 22:32

【西瓜书】第六章支持向量机---学习笔记

1.2点xxx到超平面的距离r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||}r=∣∣w∣∣∣wTx+b∣,假设超平面(w,b)(w,b)(w,b)能将训练样本正确分类，即对于

qq_31514061·2022-11-27 07:59

西瓜书第六章课后题

6.1试证明样本空间中任一点xxx到超平面(w,b)(w,b)(w,b)的距离为式6.2r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣(6.2)r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||}(6.2)r=∣∣w∣∣∣wTx

叭了个叭了个叭了叭·2022-11-26 02:17

机器学习课后题——神经网络

6.1试述将线性函数f(x)=wTx作为激活函数的缺陷。答：如果使用线性函数作为激活函数时，无论是在隐藏层还是在输出层，本质上其单元值还是输入x的线性组合。

Yuetianw·2022-11-25 19:29

西瓜书-第3章-线性模型

0、广义线性模型y=g-1(wTx+b)只需找一个单调可微函数即可真实标记与线性回归模型的预测值联系起来，就可得出多种狭义线性模型1、基本形式f(x)=wTx+b2、对数线性回归lny=wTx+b3、对数几率回归

路飞的纯白世界·2022-11-25 13:59

机器学习笔记-西瓜书第三章线性模型

线性模型线性回归1.基本形式f(x)=wTx+b其中w和b可以通过学习得到。

liekkas966·2022-11-24 22:15

吃瓜教程Task2

基本形式线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来预测的函数f(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+…+w_dx_d+bf(x)=w1x1+w2x2+…+wdxd+b向量形式：f(x)=wTx

Serendipity>·2022-11-24 15:33

西瓜书chapter3简摘

线性模型（linermodel)f(x)=w1x1+w2x2+……+wnxn+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+……+w_nx_n+bf(x)=w1x1+w2x2+……+wnxn+b也即f(x)=wTx

yabgtz23·2022-11-23 18:29

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