Support Vector Machine(1):線性可分集的決策邊界
與Logistuc Regression相比，SVM是一種優化的分類算法，其動機是尋找一個最佳的決策邊界，使得從決策邊界與各組數據之間存在margin，並且需要使各側的margin最大化。比較容易理解的是，從決策邊界到各個training example的距離越大，在分類操作的差錯率就會越小 ...
原文：證明softmax的決策邊界是線性的
問題描述： 沒有隱藏層的softmax網絡，g就是softmax激活函數 決策邊界是線性的 圖片來自吳恩達的深度學習視頻 首先說明兩點問題： ，決策邊界上softmax對任兩類的輸出概率是相等的，即對於邊界上任一點X，softmax輸出的概率向量上的對應分量相等。由softmax計算定義可知，zi wi X bi zj wj X bj. 這里wi和wj是權重矩陣第i,j行。 ，邊界是線性的等價於 ...
2019-10-19 17:38 0 390 推薦指數：
相關推薦
決策邊界用python實現
數據，能夠保證每次生成數據相同。 定義一個邊界決策函數 meshgrid函數 通常 ...
決策邊界可視化
可視化邊界 python代碼實現 MATLAB 實現 ...
邏輯回歸-3.決策邊界
決策邊界 我們可以看出 決定y取不同值的邊界為：$$ \theta^T \cdot x_b = 0 $$ 上式表達式是一條直線，為決策邊界，如果新來一個樣本，和訓練后得到的$ \theta $相乘，根據是否大於0，決定到底屬於哪一類 畫出決策邊界 如果樣本有兩個特征\(x1,x2 ...
簡單的線性回歸+softmax分類
首先利用tensorflow寫了一個簡單的線性回歸，自己捏造數據來回歸： 得到如下結果，誤差顯然很小： 不需要多解釋，都是簡單的操作。 下面再利用tensorflow的開源的數據集mnist來訓練softmax回歸： 每一個MNIST數據單元 ...
支持向量機（SVM、決策邊界函數）
1.處理線性問題 1.1數據集預處理 1.2決策邊界函數 1.3擬合數據，顯示邊界 LinearSVC(C=1000000000.0, class_weight=None, dual=True, fit_intercept=True ...
機器學習：邏輯回歸（決策邊界）
一、基礎理解 決策邊界：在特征空間內，根據不同特征對樣本進行分類，不同類型間的分界就是模型針對該數據集的決策邊界。 決策邊界，用於分類問題中，通過決策邊界可以更好的可視化分類結果； 在二維特征空間中，決策邊界為一條直線，理論上，在該直線上 θ.T.x ...