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 ...
. 線性分類器:通過線性映射,將數據分到對應的類別中 線性函數:f xi , W, b W xi b W為權值 weights ,b為偏移值 bias vector ,xi為數據 假設每個圖像數據被拉長為一個長度為D的列向量,其D D 大小為 D x W是大小為 K x D 的矩陣W W b b ,b是大小為大小 K x 的列向量 D D W W b b 以CIFAR 為例,xi包含第i個圖像的 ...
2020-01-20 22:08 0 1416 推薦指數:
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 ...
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 ...
簡單實現來自b站大神的視頻講解:https://www.bilibili.com/video/BV1qs411a7mT 詳情可以看視頻鏈接,講的非常好。 代碼和自己做的PPT百度雲鏈 ...
本博客是基於對周志華教授所著的《機器學習》的“第7章 貝葉斯分類器”部分內容的學習筆記。 朴素貝葉斯分類器,顧名思義,是一種分類算法,且借助了貝葉斯定理。另外,它是一種生成模型(generative model),采用直接對聯合概率P(x,c)建模,以獲得目標概率值的方法 ...
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一、實驗目的和要求 目的: 了解線性分類器,對分類器的參數做一定的了解,理解參數設置對算法的影響。 要求: 1. 產生兩類樣本 2. 采用線性分類器生成出兩類樣本的分類面 3. 對比線性分類器的性能,對比參數設置的結果 二、實驗環境、內容和方法 環境 ...
原文地址:http://blog.csdn.net/htyang725/article/details/6571550 Fisher 線性分類器由R.A.Fisher在1936年提出,至今都有很大的研究意義,下面介紹Fisher分類器的Fisher准則函數 Fisher准則函數 ...
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 ...