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... ...
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2016-09-13 20:40:29
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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...
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2016-09-06 15:52:30
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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， ...
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2016-08-28 06:29:07
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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... ...
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2016-08-08 19:09:51
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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 ...
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2016-07-21 19:29:36
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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 ...
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2016-06-29 23:45:44
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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 ...
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2016-06-12 16:51:14
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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 ...
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2016-05-29 18:03:35
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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 (...
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2016-05-29 06:26:49
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