支持向量机是数据挖掘中的一项新技术，是借助于最优化方法来解决机器学习问题的新工具，它在解决小样本、非线性以及高维度模式识别中表现出许多优势，并能够推广应用到函数拟合等其他机器学习问题中。支持向量机是一类按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器，其目的就是通过对学习样本来求解最大间隔的超平面。 ...
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2019-08-01 22:42:57
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PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习 [TOC] 概述 感知机是一种二元线性分类模型,它试图找到一个直线或者平面或者超平面将数据分为两部分,感知机同样是属于监督学习的范畴 适用范围 线性可分 二维空间中以下样本线性可分,PLA完美解决 线性不可分 左侧样本有 ...
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2019-07-28 10:56:11
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最大熵模型(maximum entropy model， MaxEnt)也是很典型的分类算法了，它和逻辑回归类似，都是属于对数线性分类模型。在损失函数优化的过程中，使用了和支持向量机类似的凸优化技术。而对熵的使用，让我们想起了决策树算法中的ID3和C4.5算法。理解了最大熵模型，对逻辑回归，支持向量... ...
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2019-07-19 18:26:51
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前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的 ...
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2019-06-01 23:08:03
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感知机是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别 感知机模型的假设空间为分类超平面wx+b=0 模型复杂度主要体现在x(x(1),x(2),....x(d))的特征数量也就是x的维度d上 感知机模型的求解策略（伪代码）： 对于感知机模型我们进行一次训练 （1）首先是感知机的自编 ...
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2019-05-07 11:37:22
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支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一类按监督学习（supervised learning）方式对数据进行二元分类（binary classification）的广义线性分类器（generalized linear classifier），其决策边界是对学习样本求解 ...
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2019-05-01 18:47:27
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import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn import datasets, linear_model,svm from sklearn.model_selection import train_test_split... ...
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2019-05-01 10:34:34
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一、【概述】 1、含义： 支持向量机（support vector machine，SVM）是一种二类分类器，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大化的线性分类器，通过引入核函数，也可以作为非线性分类器来解决非线性数据集的分类问题。 2、求解： 支持向量机的学习策略是间隔最大化，可转化为一个求解凸 ...
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2019-03-30 17:20:50
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恢复内容开始 对于图像的分类 线性分类器的组成：1.评分函数：将原始图像数据到类别分值的映射。2.损失函数：用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。 一. 从原始图像到标签类别分值的参数化映射 评分函 ...
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2019-02-01 21:11:03
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一、什么是高斯判别模型？ 二、怎么求解参数？ ...
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2019-01-17 21:11:02
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