WTX

预测算法-线性回归（鲍鱼年龄预测）

预测算法-线性回归面对可逆矩阵线性回归(模型，策略，算法)模型:h(x)=WTx+bh(x)=WTx+b损失函数:J(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2J(θ)=∑i=1N(f(xi)−yi)2目标函数为
troysps·2020-08-03 05:39

从感知机(Perceptron)到支持向量机(SVM)

1.基础知识：函数距离(functionalmargins)和几何距离(geometricalmargins)假设x∈Rn，那么显然wTx+b=0是一个超平面。
rushshi·2020-08-03 04:46

SVM支持向量机与sklearn支持向量机分类

划分超平面：能将训练集在样本空间中将不同类的样本划分开的超平面，划分超平面可以用wTx+b=0表示，w为法向量，b为超平面相对于原点的位移项
望百川归海·2020-08-03 03:17

SVM——硬间隔最大化

2)),⋯,(x(m),y(m))}D={(x(1),y(1)),(x(2),y(2)),⋯,(x(m),y(m))}，x(i)∈Rnx(i)∈Rn，y(i)∈{−1,1}y(i)∈{−1,1}超平面wTx
o0Helloworld0o·2020-08-03 02:46

SVM-支持向量机学习（5）：SVR-支持向量回归

给定训练样本T，yi∈R，希望学得一个回归模型f(x)=wTx+b，使得f(x)与y尽可能接近，w和b是待确定的模型参数。
鸟恋旧林XD·2020-08-03 02:30

机器学习之SVM软间隔模型、核函数

硬间隔：要求所有样本满足约束，函数距离大于等于1；软间隔：允许某些样本不满足约束y(i)(wTx(i)+b)≥1，对于训练
liuy9803·2020-08-03 01:51

机器学习总结（三）：SVM支持向量机（面试必考）

算法推导过程：（1）代价函数：假设正类样本y=wTx+b>=+1,负类样本y=wTx+b<=-1,两条边界之间的距离为2/||w||，最大化这个距离，应该最小化||w||，约束条件的目的是为了保证正类样本位于
西电校草·2020-08-02 23:27

SVM公式推导

第6章支持向量机6.1间隔与支持向量超平面的方程可以表示为：(6.1)wTx+b=0\tag{6.1}w^Tx+b=0wTx+b=0(6.1)推导6.1样本数据集：(x10,x20,x30,…,xm0x11
黑桃5200·2020-08-02 21:52

支持向量机(SVM) SMO算法详解

1.寻找最大间隔训练样本集：D={(x1,y1),(x2,y2),...,(xm,ym)},yiϵ{-1,+1}划分超平面的线性方程：wTx+b=0（1）样本空间中任一点x到超平面(w,b)的距离为：（
公子小K·2020-08-02 21:58

【机器学习笔记】SVM part2: 核函数与SMO算法

回顾我们之前的问题：之前我们说到，假设我们了α,又有样本点数据，我们很容易由w=∑mi=1αiy(i)x(i)得出w,同时也求得了b那么就得到了这个分类面wTx+b,我们换一种表示方法：wTx+b=(∑
Preke·2020-08-02 20:25

吴恩达之神经网络和深度学习-2.9logistic回归中的梯度下降算法

z=wTx+bz=wTx+by^=a=σ(z)=11+e−zy^=a=σ(z)=11+e−zL(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log(1−a))L(a,y)=−(ylog(a)+(1−y)log
为援不可图·2020-07-31 21:12

机器学习--线性回归

+wa*xa+b=wTx+bw,b两个参数确定后，即可以确定模型说明：一般情况下会给定一个样本集，D={（x1,y1),(x2,y2)......,(xm,ym)},其中x一般表示的是由需要分类的样
strive鱼·2020-07-29 21:06

第七章 支持向量机

zhuanlan.zhihu.com/p/36332083二分类模型,间隔最大化的分类器训练数据线性可分硬间隔支持向量机近似可分软间隔支持向量机不可分非线性支持向量机感知机特殊情况线性支持向量机线性支持向量机假设函数y^=sign⁡(wTx
_威行天下_·2020-07-28 01:59

Logistic Regression（逻辑回归）原理及公式推导

的衍生物，譬如说，假设我们认为示例所对应的输出标记是在指数尺度上的变化，那就可以将输出标记的对数作为线性模型逼近目标，即lny=w2x+blny=w2x+b更一般的考虑单调可微函数g()令y=g−1(wTx
魔术师_·2020-07-14 15:53

吴恩达 deep learning 神经网络基础

是每个像素的RGB值，维数是64*64*3想要的输出是y0,1m样本的数量n表示特征的数量logistic回归逻辑回归的预测值在[0,1]之间，表示为1的概率所以需要引入Sigmod函数y^=Sigmoid(wTx
仰望星空1994·2020-07-13 16:18

线性分类-感知机，线性判别分析，逻辑回归，高斯判别分析，朴素贝叶斯

线性回归函数f(w,b)=wTx+bf(w,b)=w^Tx+bf(w,b)=wTx+b经过激活函数作用y=f(wTx+b)y=f(w^Tx+b)y=f(wTx+b)作用后变成硬分类问题yϵ{0,1}y\
大力水手王老吉·2020-07-13 10:36

统计学习方法(1) 梯度下降法和SMO算法实现SVM

但是额外增加了大间隔的优化目标.结合前面提到的核技巧,我们可以把SVM推广到非线性.这样实现的分类器将有着非常好的性质,让它一度成为"最优解".LibSVM在线性二分类SVM中,我们不止设置一个决策平面wTx
Hαlcyon·2020-07-12 22:22

周志华《机器学习》第三章线性模型笔记+习题

个属性，x=(x1,x2,...,xd)x=(x1,x2,...,xd)2.试图通过属性的线性组合进行预测f(x)=∑i=1dwixi+bf(x)=∑i=1dwixi+b用向量形式表示就是：f(x)=wTx
春末的南方城市·2020-07-12 17:03

机器学习之逻辑回归

：g(z)=11+e(−z)(1)g(z)=\frac{1}{1+e^{(-z)}}\tag{1}g(z)=1+e(−z)1(1)其中·e为欧拉常数，zzz为自变量（实际为样本特征值的线性组合），z=WTX
X&P·2020-07-12 13:17

Logistic 回归 损失函数推导及参数更新

Logistic回归损失函数推导及参数更新Logistic回归属于广义的线性模型，联系函数为sigmoid函数广义的线性模型为y=g(wTx+b)y=g(\boldsymbol{w^Tx}+b)y=g(
Turtlelin007·2020-07-12 10:44

用PCA,LDA,KNN对MNIST数据集分类（Python）

主成分分析对于高维空间中xxx,我们寻求线性变换，y=WTx,where  x∈Rn,W∈Rm×d,y∈Rd,d
waitingwinter·2020-07-12 04:16

线性回归Linear Regression-模型和参数求解

+wdxd+b1.用向量表示假设函数Hypothesis：h(x)=wTx+b参数Parameters:w,b损失函数CostFunction:J(w,b)=12m∑mi=1(h(x(i))−y(i))
usj·2020-07-12 03:28

机器学习-初级入门（分类算法-逻辑回归、softmax详解）

一、逻辑回归实现二分类sigmod函数g(z)=1/(1+e-z)替换推导令z=WTX则g(z)=因为g(z)函数的特性，它输出的结果也不再是预测结果，而是一个值预测为正例的概率，预测为负例的概率就是1
背后——NULL·2020-07-11 20:11

线性回归

基础的线性回归模型表达如下：y=wTx+εε∼N(0,σ2)\begin{aligned}y&=\rm{w}^Tx+\varepsilon\\\varepsilon&\sim\mathcal
Neo_DH·2020-07-11 05:53

Coursera机器学习基石笔记week9

h(x)=wTXh(x)=w^TXh(x)=wTX在一维或者多维空间里，线性回归的目标是找到一条直线（对应一维）、一个平面（对应二维）或者更高维的超平面，使样本集中的点更接近它，也就是残留误差Residuals
loserChen.·2020-07-09 23:43

西瓜书学习笔记（3）—— 线性模型

3.1基本形式线性模型的基本形式：f(x)=w1x1+w2x2+w3x3+…+wnxn+b向量形式：f(x)=wTx+b许多功能更为强大的非线性模型可在线性模型的基础上通过引入层级结构或高维映射而得3.2
只会git clone的程序员·2020-07-07 23:02

Fisher线性判别

这里我们讨论的线性判别函数类型为：g(x)=wTx+w0。采用不同的准则和不同的寻优算法就会得到不同的线性分类器。
lzhf1122·2020-07-07 15:35

数学-机器学习-线性分类

四线性分类4.1简介4.1.1思维导图线性分类-思维导图4.2.2线性分类线性回归f(w,b)=wTx+b,x∈Rpf(w,b)=w^{T}x+b,x\in{R^p}f(w,b)=wTx+b,x∈Rp是机器学习的核心
AYZP·2020-07-06 15:39

C_SVC推导(经典的SVM模型)

目的，找到一个最优的相关面，以方程w⃗∗x⃗+b=0表示，其中w⃗是一个n∗1维向量，按照线性代数的记号，记为：wTx+b=0|wTx(i)+b|为第i个点到分离面的距离，γ^(i)=
Maxwellhang·2020-07-05 16:56

第三章 线性模型--机器学习（周志华）参考答案

线性模型y=wtx+b,两个实例相减得到yi−y0=wt(xi−x0),以此消除了b。所以可以对训练集每个样本都减去第一个样本，然后对新的样本做
大宝SDE·2020-07-05 05:41

机器学习——线性回归

基本形式：f(x)=w1x1+w2x2+⋅⋅⋅+wnxn+bf(x)=w_1x_1+w_2x_2+···+w_nx_n+bf(x)=w1x1+w2x2+⋅⋅⋅+wnxn+b一般用向量表示：f(x)=WTX
FlyDremever·2020-07-05 05:11

【机器学习】支持向量机原理与序列最小最优化算法SMO

（1）∣wTx+b∣\left|w^{T}x+b
齐在·2020-07-05 02:29

用 sklearn 线性回归 拟合房价与房屋尺寸关系

线性回归:使用形如y=wTx+b的线性模型拟
dsjdjsa·2020-07-02 16:45

回归模型的建立过程

假设回归模型为：y=f(X|θ)y=f(X|θ)如在现行回归中：f(X|W)=WTXf(X|W)=WTX,模型参数为W（线性组合权重）训练：根据训练数据D{Xi,yi}Ni=1D{Xi,yi}i=1N学习映射
Coder_Shan·2020-07-02 05:13

Logistic回归和梯度上升算法

回归是一种广义线性回归，常用的分类器函数是Sigmoid函数，其公式如下：σ(z)=11+e−z其中，z可由下面公式得出：z=w0x0+w1x1+w2x2+⋅⋅⋅+wnxn如果采用向量的写法，上面的公式可以写成：z=wTx
whai362·2020-06-29 18:27

支持向量机SVM——最大间隔分离超平面的计算、拉格朗日乘数法求解不等式约束的优化问题

找到集合"边界"上的若干点，以这些点为基础计算超平面的方向，以二维坐标平面为例子wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0，当系数wTw^TwT确定的时候，这个超平面的方向也就随之确定，以两个结果边界上的点的平均作为超平面的
志存高远脚踏实地·2020-06-29 13:40

第十三篇：机器学习基础：线性回归算法、正规方程、梯度下降、正则化、岭回归

+b=wTx+b,其中
太阳不热·2020-06-29 09:49

python机器学习 第二章（1.感知器的训练与测试）

令w0=-θ，x0=1则有：z=w0x0+…+wmxm=wTx当z≥0时，决策函数为1，反之为-1一般将w0叫做偏置。
kiss_the_rain86·2020-06-29 03:39

SVM算法原理详解及python实现

SVM算法算法原理对数据的要求算法的优缺点算法需要注意的点算法实现（python）（待更.........）算法原理{wTx+b>0yi=1⟺y(xi)>0wTx+b0\quady_i=1\Longleftrightarrowy
ecnu_frc_new·2020-06-29 02:53

【西瓜书】线性回归在回归，二分类，多分类问题上的应用与推导

+wdxd+b一般用向量形式写成f(x)=wTx+b线性回归(linearregression)是试图学得一个线性模型以尽可能准确地预测实值的输出标记。
_RaymondWong·2020-06-27 01:19

再看Logistic回归与softmax函数

逻辑斯第回归可以重新形式化为：P(y=0)=σ(wTx+b)(15)(15)P(y=0
TomHeaven·2020-06-26 20:39

logistics regression

评价回归函数设置超参数，描述联合概率：g(wTx)=11+e−z=11+ewTx{P(y=1)=g(wTx)P(y=0)=1−g(wTx)⇒P(True)=(g(w,xi))yi∗(1−g(wi,xi)
韩湘·2020-06-25 14:54

ROS 公用包学习解析 image_transport

http://blog.sina.com.cn/s/blog_602f87700102wtx0.htmlROS公用包学习解析image_transport作者：Sam(甄峰)[email protected]_transport
newbeixue·2020-06-24 17:09

机器学习——支持向量机SVM学习总结

数学模型判别模型f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b，把b当成w的一部分则f(x)=wTxf(x)=w^Txf(x)=wTx，对于最大
夏未眠秋风起·2020-06-24 16:37

二次型（求梯度） —— 公式的简化

1.基本等式定义式：xTAx=∑i,jxixjAij化简(wTx−wTm)2=wT(x−m)(x−m)Tw=wTAw简单证明如下：(wTx−wTm)2=(wTx)(wTx)+(wTm)(wTm)−2wTxwTm
Inside_Zhang·2020-06-24 02:59

线性回归模型总结

一般表示为：f(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+df(x)=w_1x_1+w_2x_2+\dots+w_nx_n+df(x)=w1x1+w2x2+⋯+wnxn+d向量形式为：f(x)=WTx+df
jjbanxian·2020-06-23 22:22

Machine Learning笔记整理 ------ （四）线性模型

;xd)，使用矩阵乘法写为向量形式：f(x)=wTx+b在w和b的值确定后（w=(w1;w2;......;wd)），整个模型就得以确定，其中，
dengpobai1916·2020-06-23 03:59

stat_模型评估方法

常用模型评估方法Ref:SSE,MSE,RMSE,R-square均方误差(MeanSquaredError,MSE)∑i=1n(wTx(i)−y(i))2n(1)均方根误差(RootMeanSquaredError
blacklaw0·2020-06-22 18:56

SVM之目标函数求解

y(i)(wTx(
空字符（公众号：月来客栈）·2020-06-20 09:18

【深度学习】计算的向量化（Vectorization），实现简化代码，加速计算（CPU/GPU并行计算）

：本文用到的数学符号（Notation）可以参考【深度学习符号表示】向量化简介拿逻辑回归中z=wTx+bz=w^Tx+bz=wTx+b的计算举例，www、xxx都是列向量，维度为
__阿健__·2020-04-03 19:15
上一页 1 2 3 4 5 6 7 8 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他