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搜索关键字:线性分类    ( 247个结果
cs231n笔记 (一) 线性分类器
线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射。另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值。 从图像到标签分值的参数化映射 该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个... ...
分类:其他好文   时间:2016-09-13 20:40:29    阅读次数:476
使用gensim和sklearn搭建一个文本分类器(一):文档向量化
总的来讲,一个完整的文本分类器主要由两个阶段,或者说两个部分组成:一是将文本向量化,将一个字符串转化成向量形式;二是传统的分类器,包括线性分类器,SVM, 神经网络分类器等等。之前看的THUCTC的技...
分类:其他好文   时间:2016-09-06 15:52:30    阅读次数:5718
机器学习基础笔记(2):最简单的线性分类器
监督学习多用来解决分类问题,输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。 这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。 线性可分&线性不可分 首先,什么是线性分类问题?线性分类问题是指,根据标签确定的数据在其空间中的分布,可以使用一条直线(或者平面, ...
分类:其他好文   时间:2016-08-28 06:29:07    阅读次数:225
支持向量机SVM
Introduction 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是定义在特征空间中的最大间隔线性分类器,对于非线性可分的数据,SVM引入核方法(kernel trick)使它实质上成为非线性分类器。本文主要分为两大部分,1)求解间隔最大的分类平面,这种情况可以转化为一个求... ...
分类:其他好文   时间:2016-08-08 19:09:51    阅读次数:435
libsvm+eclipse(java)的配置以及开发需要设置的内容
主要参考博客: 1、eclipse + libsvm-3.12 用SVM实现简单线性分类 cnBlog中的主要介绍如何导入jar包的问题。 2、LIBSVM入门解读 CSDN,主要是对LIBSVM的官方网站的翻译 3、如何使用libsvm进行分类 新浪博客,这个是绝对的入门级的“人话”解读。 4、L ...
分类:编程语言   时间:2016-07-21 19:29:36    阅读次数:380
机器学习中的数学(3)-模型组合(Model Combining)之Boosting与Gradient Boosting
版权声明: 本文由LeftNotEasy发布于http://leftnoteasy.cnblogs.com, 本文可以被全部的转载或者部分使用,但请注明出处,如果有问题,请联系wheeleast@gmail.com 前言: 本来上一章的结尾提到,准备写写线性分类的问题,文章都已经写得差不多了,但是突 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-29 23:45:44    阅读次数:259
使用逻辑回归分类手写数字MNIST
英文原文请参考http://www.deeplearning.net/tutorial/logreg.html 这里,我们将使用Theano实现最基本的分类器:逻辑回归,以及学习数学表达式如何映射成Theano图。 逻辑回归是一个基于概率的线性分类器,W和b为参数。通过投射输入向量到一组超平面,每个 ...
分类:其他好文   时间:2016-06-12 16:51:14    阅读次数:408
(八)SVM
文章结构 一、引言 二、 二分类 线性可分 2)处理数据中的outliers 3)非线性可分,核函数 4)SVM的另一种解释Hinge Loss 三、多分类 1. Introduction 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是定义在特征空间中的最大间隔线性分类器,对于 ...
分类:其他好文   时间:2016-05-29 18:03:35    阅读次数:127
CS231n ConvNets 卷积神经网络与计算机视觉 8 手把手实现神经网络分类
本章将实现一个简单的两层神经网络,主要分两步走: 1. 实现线性分类器 2. 改变成神经网络1 生成数据我们先生成一个螺旋性的数据集,Python代码:N = 100 # number of points per class D = 2 # dimensionality K = 3 # number of classes X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (...
分类:Web程序   时间:2016-05-29 06:26:49    阅读次数:371
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