關於機器學習中線性分類器與非線性分類器的幾點思考


2017 3.1在一點鍾從宿舍爬起來去實驗室,看了一篇論文,產生如下思考。紀念下第一次通宵學習,哈哈。

悖論1:任何的快速線性分類器可以被應用生成一個整體的非線性分類器。

如下圖:正方形是一個非線性分類器,那么他不就是由四個線性分類器組成的嗎

悖論2:若干個線性特征可以組成一個整體的非線性特征。有的人說,如果特征平行呢,如果平行,那么特征的相關系數就是1,它本質上就是同一個特征了。就好像一個平面上兩條直線,你在某一個角度可以把它看成是一條直線。

悖論3:非線性分類器的模型:非線性特征+n線性分類器

        或者是:n線性特征+非線性分類器

那么從整體上說,這兩個是等價的,即:非線性分類器模型=非線性特征+非線性分類器

 

為什么說這些呢,這當然是為了處理特征的非線性問題啦,今天先挖個坑。且聽下回分解。


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