Linear Classifier：线性分类器
1. 线性分类器：通过线性映射，将数据分到对应的类别中 ①线性函数：f（xi, W, b）= W * xi + b W为权值（weights），b为偏移值（bias vector），xi为数据 假设每个图像数据被拉长为一个长度为D的列向量，其D D">大小为[D x 1]；W ...
原文：线性分类 Linear Classification
软分类：y 的取值只有正负两个离散值，例如 , 硬分类：y 是正负两类区间中的连续值，例如 , 一 感知机 主要思想：分错的样本数越少越好 用指示函数统计分错的样本数作为损失函数，不可微 对错误分类样本， yi f xi yi WTxi 因为求和项一定大于 ，所以损失函数越小表示错误分类的样本越少 二 线性判别分析 主要思想：同一类别的样本方差足够小，不同类别之间分散开 类内小，类间大 Rayle ...
2019-07-15 22:41 0 788 推荐指数：
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