CS231n之線性分類器 斯坦福CS231n項目實戰（二）：線性支持向量機SVM CS231n 2016 通關 第三章-SVM與Softmax cs231n：assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier cs231n線性分類器作業 ...

1 概述 基礎的理論知識參考線性SVM與Softmax分類器。 代碼實現環境：python3 2 數據處理 2.1 加載數據集 將原始數據集放入“data/cifar10/”文件夾下。 運行結果如下： 2.2 划分數據集 將加載好的數據集划分為訓練集，驗證集，以及測試集 ...

線性分類器： 首先給出一個非常非常簡單的分類問題（線性可分），我們要用一條直線，將下圖中黑色的點和白色的點分開，很顯然，圖上的這條直線就是我們要求的直線之一（可以有無數條這樣的直線） 假如說，我們令黑色的點 = -1， 白色的點 = +1，直線f(x) = w.x + b ...

Neighbor （k-NN）分類器，該分類器的基本思想是通過將測試圖像與訓練集帶標簽的圖像進行比較 ...

Spark 機器學習庫從 1.2 版本以后被分為兩個包： spark.mllib 包含基於RDD的原始算法API。Spark MLlib 歷史比較長，在1.0 以前的版本 ...

首先說明啊：logistic分類器是以Bernoulli（伯努利） 分布為模型建模的，它可以用來分兩種類別；而softmax分類器以多項式分布（Multinomial Distribution）為模型建模的，它可以分多種互斥的類別。 補充： 什么是伯努利分布？伯努利分布[2] 是一種 ...

SVM 和線性分類器是分不開的。因為SVM的核心：高維空間中，在線性可分（如果線性不可分那么就使用核函數轉換為更高維從而變的線性可分）的數據集中尋找一個最優的超平面將數據集分隔開來。 所以要理解SVM首先要明白的就是線性可分和線性分類器。 可以先解釋這張圖，通過這張圖就可以了解線性 ...

Fisher准則函數 Fisher准則的基本原理：找到一個最合適的投影軸，使兩類樣本在該軸上投影之間的距離盡可能遠，而每一類樣本的投影盡可能緊湊，從而使分類效果為最佳。 假設有兩類樣本，分別為$X_1$和$X_2$ 則各類在d維特征空間里的樣本均值為： $$M_i ...