支持向量机分类器（Support Vector Classifer），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。 使用支持向量机分类器处理Scikit-learn内部继承的手写体数字图片数据集。 #coding=UTF-8 ######手写体数据读取代码样例 #从sklearn.da ...
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2017-09-29 11:01:08
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机器学习中监督学习模型的任务重点在于，根据已有经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。 根据目标预测变量的类型不同，把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。 监督学习任务的基本架构和流程 分类学习 最基础的是二分类（Binary Classification）问题，及判断是非，从两个类别中选择 ...
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2017-09-27 21:54:11
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一、二元分类的线性模型 线性分类、线性回归、逻辑回归 可视化这三个线性模型的代价函数 SQR、SCE的值都是大于等于0/1的 理论分析上界 将回归应用于分类 线性回归后的参数值常用于pla/pa/logistic regression的参数初始化 二、随机梯度下降 两种迭代优化模式 利用全部样本 》 ...
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2017-09-26 22:25:27
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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。它是一种二类分类模型，当采用了核技巧之后，支持向量机可以用于非线性分类。 1）线性可分支持向量机（也称硬间隔支持向量机）：当训练数据线性可分是，通过硬间隔最大化，学得一个线性可分支持向 ...
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2017-09-19 20:20:01
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支持向量机 支持向量机（support vector machines，SVMs）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。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二次规 ...
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2017-09-17 20:58:45
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线性分类中的是非题 －－－＞概率题 （设置概率阈值后，大于等于该值的为O，小于改值的为X） －－－＞逻辑回归 O为1，X为0 逻辑回归假设 逻辑函数/S型函数：光滑，单调 自变量趋于负无穷时，因变量趋于0； 自变量趋于正无穷时，因变量趋于1； 自变量取0，因变量值为0.5 －－－模拟概率特性 三种线 ...
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2017-09-15 19:06:17
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Introduction Neural NetWork的由来 先考虑一个非线性分类，当特征数很少时，逻辑回归就可以完成了，但是当特征数变大时，高阶项将呈指数性增长，复杂度可想而知。如下图：对房屋进行高低档的分类，当特征值只有x1,x2,x3时，我们可以对它进行处理，分类。但是当特征数增长为x1,x2 ...
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2017-08-29 16:00:53
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感知机是一种二类分类的线性分类模型，属于判别类型，它是神经网络和支持向量机的基础。 感知机的算法如图所示： 根据以上的算法，使用MATLAB对一组标签为“1”和“-1”的数据进行训练，得到的分类超平面。 数据为： 运行上述程序，得到的结果如下所示： ...
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2017-08-16 00:03:51
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最大间隔超平面 线性分类器回顾 当数据是线性可分的时候，PLA算法可以帮助我们找到能够正确划分数据的超平面hyperplane，如图所示的那条线。 哪一条线是最好的？ 对于PLA算法来说，最终得到哪一条线是不一定的，取决于算法scan数据的过程。 从VC bound的角度来说，上述三条线的复杂度是一 ...
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2017-08-13 23:21:35
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2017-08-12 1.图片分类是很多CV任务的基础； 2.图片分类要面临很多的问题，比如图片被遮挡，同一种动物有很多种颜色，形状等等，算法需要足够强壮； 3.所以很难直接写出程序来进行图片分类，常用的方法是数据的驱动的方法： 4.KNN: 重点在于选取K的数值，可以采取交叉验证的方式，找到最佳的 ...
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2017-08-12 16:18:08
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