（一）线性分类器
Neighbor （k-NN）分类器，该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较 ...
原文：关于机器学习中线性分类器与非线性分类器的几点思考
. 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 ：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 ：若干个线性特征可以组成一个整体的非线性特征。有的人说，如果特征平行呢，如果平行，那么特征的相关系数就是 ，它本质上就是同一个特征了。就好像一个平面上两条直线， ...
2017-03-01 06:10 0 2960 推荐指数：
相关推荐
深度学习—线性分类器理解
1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签 ...
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 ...
fisher线性分类器
Fisher准则函数 Fisher准则的基本原理：找到一个最合适的投影轴，使两类样本在该轴上投影之间的距离尽可能远，而每一类样本的投影尽可能紧凑，从而使分类效果为最佳。 假设有两类样本，分别为$X_1$和$X_2$ 则各类在d维特征空间里的样本均值为： $$M_i ...
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&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 ...
机器学习之路：python线性回归分类器 LogisticRegression SGDClassifier 进行良恶性肿瘤分类预测
使用python3 学习了线性回归的api 分别使用逻辑斯蒂回归 和 随机参数估计回归 对良恶性肿瘤进行预测 我把数据集下载到了本地，可以来我的git下载源代码和数据集:https://github.com/linyi0604/MachineLearning ...
CCF--线性分类器
...
模式识别： 线性分类器
一、实验目的和要求 目的： 了解线性分类器，对分类器的参数做一定的了解，理解参数设置对算法的影响。 要求： 1. 产生两类样本 2. 采用线性分类器生成出两类样本的分类面 3. 对比线性分类器的性能，对比参数设置的结果 二、实验环境、内容和方法 环境 ...