Fisher線性分類器通俗解釋及MATLAB、Python實現
一、通俗的解釋： 問題提出：還是以iris的數據為例，有A、B、C三種花，每一類的特征都用4維特征向量表示。現在已知一個特征向量，要求對應的類別，而我們人可以直接通過眼睛看而作出分類的是在一維二維三維空間，而不適應這樣的四維數據。 啟示：假設有這樣的一個方向向量，其與特征向量進行內積運算 ...
原文：線性分類器及python實現
以下內容參考CS n。 上一篇關於分類器的文章，使用的是KNN分類器，KNN分類有兩個主要的缺點： 空間上，需要存儲所有的訓練數據用於比較。 時間上，每次分類操作，需要和所有訓練數據比較。 本文開始線性分類器的學習。 和KNN相比，線性分類器才算得上真正具有實用價值的分類器，也是后面神經網絡和卷積神經網絡的基礎。 線性分類器中包括幾個非常重要的部分： 權重矩陣W，偏差向量b 評分函數 損失函數 正 ...
2018-07-10 21:24 0 3026 推薦指數：
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