以下內容參考CS231n。 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 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...

貝葉斯定理 貝葉斯定理是通過對觀測值概率分布的主觀判斷（即先驗概率）進行修正的定理，在概率論中具有重要地位。 先驗概率分布(邊緣概率)是指基於主觀判斷而非樣本分布的概率分布，后驗概率(條件概率)是 ...

本文代碼來之《數據分析與挖掘實戰》，在此基礎上補充完善了一下~ 代碼是基於SVM的分類器Python實現，原文章節題目和code關系不大，或者說給出已處理好數據的方法缺失、源是圖像數據更是不見蹤影，一句話就是練習分類器（▼㉨▼メ） 源代碼直接給好了K=30，就試了試怎么選的，挑選規則設定比較 ...

本文使用的測試問題是“皮馬印第安人糖尿病問題”這個問題包括768個對於皮馬印第安患者的醫療觀測細節，記錄所描述的瞬時測量取自患者的年齡，懷孕和血液檢查的次數。所有患者都是21歲以上的女性 ...

一、問題引入： 設有A，B，C三種花，且它們在自然界的數量都相同，即在這三類中任意取一花，P(A)=P(B)=P(C)=1/3。現有一枝花，問它屬於哪一類，則在沒有任何提示的情況下，可以得知，它是A ...

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 ...

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