LR & SVM 的区别 相同点 1. LR和SVM都是分类算法。 2. 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 3. LR和SVM都是监督学习算法。 4. LR和SVM都是判别模型。 不同点 1. 损失函数不一样 2. 支持向量机只考虑局部的边界线附近 ...
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2018-10-26 19:35:13
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【火炉炼AI】机器学习019 项目案例：使用SVM回归器估算交通流量 (本文所使用的Python库和版本号: Python 3.5, Numpy 1.14, scikit learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 我们都知道，SVM是一个很好地分类器，不仅适用于线性分类模型，而且还适 ...
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2018-10-10 14:21:34
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3. 支持向量机 3.1 本质 基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器。核技巧使之成为实质上的非线性分类器。 学习策略是间隔最大化，可形式化为求解凸二次优化问题。等价于正则化的合页损失函数的最小化问题。 学习算法是求解凸二次规划的最优化算法。 理解支持向量机可以从简至繁推进：线性可分支持向 ...
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2018-10-10 01:00:30
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感知机模型是一个二分类的线性分类模型。其输入为实例的特征峰向量。输出是实例的类别，取+1和-1两种值。感知机对应于输入空间中讲实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。其判别函数为： w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 如图 其损失函数的选择是误分点到决策面的距离。因此决策面可以有多个。感知 ...
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2018-10-09 12:16:39
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机器学习 3 线性分类 符号约定 贝叶斯分类器 1. 基于最小错误率的决策 符号约定： 样本 $ \bold{x} \in R^d$ 状态（类） $w = {w_1,w_2,\dots}$ 先验概率 $P(w_1),P(w_2)$ 样本分布密度 $p(x)$ 类条件概率密度 $p(\bold{x}| ...
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2018-10-06 23:39:31
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概念： 支持向量机(Support Vector Machine) SVM属于一般化线性分类器，这类分类器的特点是他们能够同时最小化经验误差和最大化几何边缘区，因此支持向量机也被称为最大边缘区分类器。 ...
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2018-10-06 00:32:34
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1、基础篇——基于Python的机器学习>>>>>>戳我，立即学习 现在大热、为未来计算机科学发展方向的机器学习了解多少呢？ 下面推荐的这个内容比较适合小白，如果数学、模型理论基础不扎实也没关系，可以掌握Python编程语言基本可以轻松学习~ 例如利用Python编程语言实现线性分类器、支持向量机、 ...
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2018-09-21 16:09:14
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0.目标 本小节解读官网example 1.官网介绍翻译 a. 这个例子展示了如何在一个图像中找到正面的人脸。具体来说，它显示了如何从命令行获取图像列表，并在屏幕上显示每个带有红框的人脸。 b. Face_detector采用了HOG特征，结合了线性分类器、图像金字塔和滑动窗口检测方案。这种类型的目 ...
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2018-09-07 19:13:12
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Perception Learning Algorithm, PLA 1.感知机 感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。 感知机模型给出了由输入空间到输出空间的映射： f(X) = sign(WTX + b) 简单来说，就是找到一个分类超平面 WTX + b =0，将数据集中的正例和反例完全分开。 ...
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2018-09-03 19:31:17
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传统的GBDT是以CART作为基分类器，xgboost还支持线性分类器，这个时候XGBOOST相当于带L1和L2正则化的逻辑斯蒂回归（分类问题）或者线性回归（回归问题）。传统的GBDT在优化的hih只用到一阶导数信息，xgboost则对代价函数进行了二阶泰勒展开，同时用到了一阶和二阶导数。顺便提一下 ...
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2018-08-27 11:27:56
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