通过介绍感知机的模型、策略和算法三要素，以及算法的原始形式和对偶形式，对感知机这一二分类线性分类器做了一定的讲解。 ...
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2018-08-24 19:28:39
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一、基础理解 Hard Margin SVM 和 Soft Margin SVM 都是解决线性分类问题，无论是线性可分的问题，还是线性不可分的问题； 和 kNN 算法一样，使用 SVM 算法前，要对数据做标准化处理； 原因：SVM 算法中设计到计算 Margin 距离，如果数据点在不同的维度上的量纲 ...
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2018-08-12 21:30:47
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一、感知机介绍 感知器（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于康奈尔航空实验室（Cornell Aeronautical Laboratory）时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈神经网络，是一种二元线性分类器。Frank Rosen ...
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2018-07-28 20:35:48
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问题是这样的： 好凡需要做一个命名实体识别（序列标注）的任务，按照他以往的经验，用条件随机场就可以达到预期的指标，眼下他精心设计了10个特征。 问题一：由于实验室设备老旧，降低任务复杂度的工作非常有意义，那么他该如何选取最好是特征子集？ 问题二：为了快速筛选特征，他用线性分类器（SVM）对候选的特征 ...
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2018-07-18 15:15:02
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https://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49999583 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题，同时提出了一种简单的解决方法——KNN。然后我们也看到了KNN在解决这个问题的时候，虽然实现起来非常简单 ...
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2018-07-15 11:03:48
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一、相同点 第一，LR和SVM都是分类算法（SVM也可以用与回归） 第二，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。 这里要先说明一点，那就是LR也是可以用核函数的。总之，原始的LR和SVM都是线性分类器，这也是为什么通常没人问你决策树和LR什么区别，你说一 ...
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2018-07-12 22:44:15
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你可能会想为什么有人会用1x1卷积，因为它关注的不是一块像素，而是一个像素，图1 图1 我们看看传统的卷积，它基本上是运行在一个小块图像上的小分类器，但仅仅是个线性分类器。图2 图2 如果你在中间加一个1x1卷积，你就用运行在一块像素上的神经网络代替了线性分类器。 在卷积操作中散步一些1x1卷积是一 ...
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2018-07-04 20:09:41
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一、原理 Exact and Consistent Interpretation for Piecewise Linear Neural Networks: A Closed Form Solution KDD2018的这篇文章，指出对于采用分段线性激活函数如Relu、最后接softmax的深度学习 ...
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2018-06-28 19:25:05
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回顾上一节课，我们了解视觉识别，特别是图像分类，这确实是一个非常困难的问题，因为我们必须考虑到这些可能的变化，并使得当我们在识别这些类型时，分类器能够在面对这些变化时具有鲁棒性，例如对猫的识别，似乎存在着难解决的问题，我们仅需要知道如何解决这些问题，同时我们还必须能够在成千上万的其他类型中解决这些问 ...
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2018-06-25 22:57:08
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自学机器学习三个月，接触到了各种算法，然而很多知其然而不知其所以然，因此想对过往所学的知识做个总结，该系列的文章不会有过多的算法推导。 我们知道较早的分类模型——感知机（1957年）是二类分类的线性分类模型，也是后来神经网络和支持向量机的基础。支持向量机（Support vector machine ...
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2018-06-23 22:51:03
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