WTX

python与机器学习（四.线性回归原理）

+b,一般用向量形式写成F(X)=wTX+b,其中w=(w1;w2;....;wd),w和b学得之后，模型就得以确定了,那怎样去确定呢？
眼君·2020-04-03 10:21

[tools]JasperReports报表工具

url=6nGskswebdH9ZYVirJtH04oP4eskFrrbQFj3Y68yMLpOpPbEP99cPOF-wTx3ZKPASX9MyL9tjIUhKt58to13GGb9uiOG6t4-orjR6gmwtKq
葡萄喃喃呓语·2020-03-20 09:24

【每日一撩】总有一句可以撩动你的心

timestamp=1479182746&src=3&ver=1&signature=*2JRt1rkh4bLRWvGU0lxKVKKqeR2yeTaUWjD19WTx6eysZQ0
每日一微精选·2020-03-01 20:47

支持向量机算法

一、常见的几何性质（欧氏空间）{wTx1+b=0wTx2+b=0w为法向量wT(x1−x2)=0(式1)\begin{cases}w^Tx_1+b=0\\w^Tx_2+b=0{\qquad{w为法向量}
AIHUBEI·2020-02-20 20:00

svm支持向量机

线性可分支持向量机指可以在两个分类的数据点之间找到一个超平面(WTx+b=0)，使得两个分类与该平面的最小距离相等，其中离该平面最近的点就是支撑向量,即WTx+b=1或WTx+b=-1y(xn)=WTx
yangyang12138·2019-12-12 22:00

主成分分析（PCA）模型

一算法流程求样本x(i)的n'的主成分其实是求样本集的协方差矩阵XXT的前n'个特征值对应特征向量矩阵W，然后对于每个样本x(i)做如下变换z(i)=WTx(i)，即达到降维的PCA目的。
A黄橙橙·2019-12-07 16:44

《机器学习》西瓜书学习笔记（二）

+wdxd+b=wTx+b，使得误差平方和最小。具体的做法很简单，就是分别求Ew,b关于w和b的偏导并使其为0
TonitruiAula·2019-12-06 15:02

09 线性回归及矩阵运算

=wTx其中w,x为矩阵：wT=(w0,w1,w2)x=（1，x1,x2)T回归的应用场景（连续型数据）房价预测销售额预测（广告，研发成本，规模等因素
hp_lake·2019-12-01 11:00

支持向量机

http://www.cnblogs.com/zhangdongsheng/p/5229525.html3.找到最优线性分割的原理是找到两个分类的边界超平面(Wtx+b=-1/1)，然后最大化margin
且歌123·2019-11-08 16:44

线性回归

;xd),其中xi是x是第i个属性上的取值，线性模型试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1x1+w2x2+...wdxd+b，一般用向量形式写成f(x)=wTx+b,w和b
听城·2019-10-31 15:12

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。
王朝君BITer·2019-07-13 14:00

SVM——超平面

——理解超平面（SVM开篇之超平面详解）引入n维空间的超平面由下面的方程确定：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0其中，www和xxx都是n维列向量，xxx为平面上的点，wTw^TwT为平面上的法向量决定了超平面的方向
Nevercome_·2019-07-08 21:19

核岭回归(Kernel Ridge Regression)

RidgeRegression我们先考虑最简单的线性回归问题，y=wTx+ϵ,ϵ∼N(0,σ),wi∼N(0,1)y=\mathbf{w}^{T}x+\epsilon,\\epsilon\sim\mathcal
qjgods·2019-07-06 22:03

深度学习笔记（3） 向量化逻辑回归

python的向量化运算速度快，是非常基础的去除代码中for循环的艺术可以看出相同的运算，时间相差接近335倍2.向量化编程训练输入一个(nx×m)的矩阵X首先计算Z：[z(1)z(2)…z(m))]=[wTx
氢键H-H·2019-05-17 20:16

【手撕】支持向量机算法（SVM）

一、间隔与支持向量——模型建立令划分的超平面为wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0，其中w为划分超平面的法向量，决定方向；b为位移最后值，决定与原点之间的距离。
土豆洋芋山药蛋·2019-04-23 11:27

手推SVM算法(含SMO证明）

文章目录函数间隔几何间隔SVM的目标：最大化几何间隔软间隔核函数SMO算法两个变量的选择计算阈值bSMO算法总结参考资料：函数间隔γ^=y(wTx+b)=yf(x)\hat{\gamma}=y\left
黑桃5200·2019-04-10 02:08

《统计学习方法》学习笔记（第七章）

支持向量机分离超平面：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=0点到直线距离：r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣2r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||_2}r=∣∣w∣∣2∣wTx+b∣∣∣w∣∣
Hhhhuply·2019-04-08 16:17

机器学习 | 西瓜书学习笔记 ch03：线性模型

3.1基本形式f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+bf(x)=wTx+b其中w=(w1;w2;...;wd)w=(w_1;w_2;...;w_d)w=(w1​;w2​;...
Wonz·2019-03-26 00:00

SVM入门笔记

超平面我们可以想象这样一个方程：wTx+b=0w^Tx+b=0wT
crazy_scott·2019-03-20 18:16

MLb-003 44《机器学习》周志华 第三章：线性模型

+wd​xd​向量形式：f(x)=wTx+bf(\textbfx)=\textbfw^T\textbfx+bf(x)=wTx+b非线性模型
ZIYUE WU·2019-03-20 00:00

MLb-006 47《机器学习》周志华 第六章：支持向量机

第六章支持向量机此系列文章旨在提炼周志华《机器学习》的核心要点，不断完善中…6.1间隔与支持向量超平面(w,b)存在多个划分超平面将两类样本分开的情况线性方程：wTx+b=0w^Tx+b=0wTx+b=
ZIYUE WU·2019-03-20 00:00

读书笔记 机器学习-周志华 第六章 支持向量机

读书笔记机器学习-周志华第六章支持向量机6.1间隔与支持向量机6.1间隔与支持向量机任意点到超平面距离r=∣wTx+b∣∣∣w∣∣r=\frac{|w^Tx+b|}{||w||}r=∣∣w∣∣∣wTx+
Atom爱疼·2019-03-19 00:00

机器学习面试必知：一文理解支持向量机(SVM)

1.首先我们要是决策距离最大化我们先来求点xxx到一个超平面f(x)=wTx+bf(x)=w^{T}x+bf(x)=wTx+b的距离：假设有一点xxx，垂直投影到超平面上对应点为x0x_{0}x0​,www
Neekity·2019-02-23 00:00

点到超平面的距离简单证明

这是一个简单的问题，定义如下:设，y(X)=WTX+b,X∈Rn,b∈Ry(X)=W^TX+b,X\inR^n,b\inRy(X)=WTX+b,X∈Rn,b∈R,是一个affinefunction(这个不重要
孤鸿子_·2019-01-23 01:15

点到超平面的距离简单证明

这是一个简单的问题，定义如下:设，y(X)=WTX+b,X∈Rn,b∈Ry(X)=W^TX+b,X\inR^n,b\inRy(X)=WTX+b,X∈Rn,b∈R,是一个affinefunction(这个不重要
孤鸿子_·2019-01-23 01:15

2.3 logistic 回归损失函数

为了训练www和bbb,我们需要定义一个损失函数.y^(i)=σ(wTx(i)+b)\hat{y}^{(i)}=\sigma(w^Tx^{(i)}+b)y^(i)=σ(wTx(i)+b)Given{(x
Claroja·2018-12-25 22:16

《统计学习方法》——第二章感知机及C++实现

Input:特征向量Output:类别（+1/-1）【二分类】直接学习f或者P(Y|X)——>判别模型模型：f(x)=sign(wTx+b)f(x)=sign(w^Tx+b)f(x)=sign(wTx+
李滚滚·2018-12-10 14:23

机器学习（周志华）-支持向量机课后习题:

超平面(w,b)(w,b)的平面法向量为ww，任取平面上一点x0x0，有wTx0+b=0wTx0+b=0。
momo026·2018-11-24 00:00

【机器学习模型详细推导2】- 逻辑回归

对于二分类任务，输出标记yyy取值{0,1}\{0,1\}{0,1}，而线性回归预测值z=wTx+bz=w^Tx+bz=wTx+b属于实数集RR
阿凯就好·2018-10-28 11:33

逻辑回归损失函数推导及求导

分类时计算量非常小，速度很快，存储资源低；缺点容易欠拟合，一般准确度不太高只能处理两分类问题（在此基础上衍生出来的softmax可以用于多分类），且必须线性可分损失函数逻辑回归的公式为：h(x)=11+e−(wTx
sbill-fu·2018-10-16 20:25

【机器学习详解】SVM解回归问题

与线性回归类似，目标函数是正则平方误差函数：在SVM回归算法中，目的是训练出超平面y=wTx+by=wTx+b，采用yn=wTxn+byn=wTxn+b作为预测值。
WJWFighting·2018-10-05 20:02

读西瓜书：3.1/3.2/3.3章

+wdxd+b(3.1)向量形式(3.3)f(x)=wTx+bf(x)=w^Tx+b\tag{3.3}f(x)=wTx+b(3.3)为什么是线性模型呢？
一条咸狗·2018-09-19 15:01

统计学习方法笔记（1）

可以用线性回归模型f1(x)=wTx假
CIT_Dog·2018-09-05 10:37

机器学习入门-支持向量机

WTX+b=0WTX+b=0其中w=(w1;w2;...;wd)w=(w1;w2;...;wd)是法向量，决定了超平面的方向。ｂ是位移项，决定了超平面与远点的距离。显然划分超平面可以被法向量ｗ和
CallMeSP·2018-07-24 21:41

【算法周】PCA教你如何化繁为简（下）

哈希大数据》3.PCA算法流程从上面两节我们可以看出，求样本x(i)的n'维的主成分其实就是求样本集的协方差矩阵XXT的前n'个特征值对应特征向量矩阵W，然后对于每个样本x(i),做如下变换z(i)=WTx
哈希大数据·2018-06-23 09:32

机器学习中的范数理解(L0,L1,L2)

有监督学习的样本都是带有标签的样本，用yy来表示样本的标签，我们通过算法来提取样本特征并对其进行分类或回归，得到结果y1=WTxy1=WTx,这里xx为样本、WW即是参数，此时有目标函数z=y−y1z=
随心1993·2018-06-13 20:30

机器学习-周志华 学习笔记3

,其中xi是x在第i个属性上的取值，线性模型（linearmodel）试图学得一个通过属性的线性组合来进行预测的函数，即f(x)=w1*x1+w2*x2+…+wd*xd+b一般用向量形式写成f(x)=wTx
时间刻沙·2018-06-13 16:52

关于线性模型

SVM的划分超平面，可通过线性方程来描述，wTx+b=0=>其中w为法（线）向量，决定了
就是杨宗·2018-06-08 17:07

机器学习算法总结之支持向量机（一）

对于这个分离的超平面，我们定义为wTx+b=0，如下图。在超平面wTx+b=0上方的我们定义为y=1,在超平面wTx+b=0下方的我们定义为y=−1。可以看出满足这个条件的超平面并不止
kaiyuan_sjtu·2018-06-03 11:55

线性模型（四）之感知机

按照我自己的理解，将线性回归用于分类，最简单的思想就是构建线性回归模型f(x)=wTx+bf(x)=wTx+b，然后做如下的判断来实现简单的二分类。
keep_forward·2018-06-02 13:53

周志华-机器学习-笔记（二）-线性模型

+wdxd+b一般写成向量形式f(x)=wTx+bf(x)=wTx+b其中w=(w1;w2
Timmy_Handsome_Cheng·2018-05-27 18:14

logistic 回归

y=g(wTx+b)(1)(1)y=g(wTx+b)其中，g(⋅)g(⋅)称为linkfunction考虑二分类任务，其输出标签y∈{0,1}y∈{0,1}，而线性回归模型产生的预测值z=wTx+bz=
Lem3101·2018-05-22 23:40

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

机器学习(周志华) 参考答案 第三章 线性模型

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，然后对新的样本做线性回归，
四去六进一·2018-05-18 00:00

利用线性函数实现鸢尾花数据集分类

在空间中，我们定义分类的线性函数为：g(x)=wTx+bg(x)=w^{T}x+bg(x)=wTx+b其中样本x=(x1,x2,...,xl)Tx=(x_{1},x_{2},...,x_{l})^{T}
winycg·2018-05-04 23:54

《机器学习基石》9-Linear Regression

=R的一类问题，一个比较简单的想法就是：将LinearClassification的决策函数中的sign函数去掉，使用各种特征的加权结果来表示yyy≈∑i=0dwixi=wTxy≈∑i=0dwixi=wTx
Eathen_Zheng·2018-04-03 20:51

卷积神经网络架构理解

有很多激活函数，且绝大数已经在Tensorflow中集成了，最流行的是SigmoidSigmoidSigmoid函数：y=11+e−zz=wTx+by=\frac{1}{1+e^{-z}}\\z=w^Tx
Erick_Lv·2018-03-28 18:11

1.2.3 使用向量化进行加速计算

我们以`z=wTx+b为例，在这个例子中，如果有很多的数据，那么w和x以及b都是n维列向量。如所示，左侧是用非向量化的数组来实现的，它的计算效率很慢。
Einstellung·2018-03-10 21:56

1.2.3 使用向量化进行加速计算

我们以`z=wTx+b为例，在这个例子中，如果有很多的数据，那么w和x以及b都是n维列向量。如所示，左侧是用非向量化的数组来实现的，它的计算效率很慢。
Einstellung·2018-03-10 21:56

关于逻辑回归（logistic regression LR）模型的学习思考

假定有一个二分类问题，输出y∈{0,1}y∈{0,1}，线性回归模型（公式1.1.1）z=wTx+bz=wTx+b的输出是实数值，无法
雷小蛮·2018-03-06 23:15
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