原文: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 amp 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,超平面 进行分割。如下图就是一个线性分类问题。这样的问题也叫做线性可分的。 当然,也存在着许 ...

2016-08-28 02:29 0 10492 推荐指数:

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Python机器学习基础篇---监督学习线性分类器))

监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于,根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测。根据目标预测变量的类型不同,我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类。监督学习任务的基本流程:首先准备训练数据,可以是文本、图像、音频等;然后抽取所需要的特征,形成特征向量 ...

Thu Mar 14 05:59:00 CST 2019 0 1230
关于机器学习线性分类器与非线性分类器的几点思考

2017 3.1在一点钟从宿舍爬起来去实验室,看了一篇论文,产生如下思考。纪念下第一次通宵学习,哈哈。 悖论1:任何的快速线性分类器可以被应用生成一个整体的非线性分类器。 如下图:正方形是一个非线性分类器,那么他不就是由四个线性分类器组成的吗 悖论2:若干个线性特征可以组成一个整体 ...

Wed Mar 01 14:10:00 CST 2017 0 2960
Python机器学习笔记(1)——贝叶斯分类器—MultinomialNB

一、内容大纲 1,贝叶斯定理 一、贝叶斯定理 假设对于某个数据集,随机变量C表示样本为C类的概率,F1表示测试样本某特征出现的概率,套用基本贝叶斯公式,则如下所示: 上式表示对于某个样本,特征F1出现时,该样本被分为C类的条件概率。那么如何用上式来对测试样本分类呢? 举例来说,有个测试 ...

Thu Nov 04 22:44:00 CST 2021 0 1244
深度学习笔记(一)线性分类器基础知识)

声明,这个系列基本是我自己的一些学习过程,方便我自己后期复习的! 1.线性分类器 线性分类器主要由两个部分组成: 一个是评分函数(score function),它是一个从原始图像到类别分值的映射函数。 另一个是损失函数(loss function)也叫代价函数(cost ...

Tue Nov 01 05:27:00 CST 2016 0 3618
机器学习 —— 基础整理(二)朴素贝叶斯分类器;文本分类的方法杂谈

上一篇博客复习了贝叶斯决策论,以及生成式模型的参数方法。本篇就给出一个具体的例子:朴素贝叶斯分类器应用于文本分类。后面简单谈了一下文本分类的方法。 (五)朴素贝叶斯分类器(Naïve Bayes) 既然说到了朴素贝叶斯,那就从信息检索的一些概念开始说起好了 ...

Fri Mar 31 19:28:00 CST 2017 1 10059
机器学习笔记——逻辑回归(对数几率回归)和朴素贝叶斯分类器的对比

一 综述   由于逻辑回归和朴素贝叶斯分类器都采用了极大似然法进行参数估计,所以它们会被经常用来对比。(另一对经常做对比的是逻辑回归和SVM,因为它们都是通过建立一个超平面来实现分类的)本文主要介绍这两种分类器的相同点和不同点。 二.两者的不同点 1.两者比较明显的不同之处在于,逻辑回归 ...

Mon Jun 18 00:56:00 CST 2018 0 2878
 
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