1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据预处理 2.1 加载数据 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q…

1 概述 基础的理论知识参考线性SVM与Softmax分类器. 代码实现环境:python3 2 数据处理 2.1 加载数据集 将原始数据集放入"data/cifar10/"文件夹下. ### 加载cifar10数据集 import os import pickle import random import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt def load_CIFAR_batch(filename): ""&q…

作者: 寒小阳 &&龙心尘 时间:2015年11月. 出处: http://blog.csdn.net/han_xiaoyang/article/details/49949535 http://blog.csdn.net/longxinchen_ml/article/details/50001979 声明:版权所有,转载请注明出处,谢谢. 1. 线性分类器 在深度学习与计算机视觉系列(2)我们提到了图像识别的问题,同时提出了一种简单的解决方法--KNN.然后我们也看到了KNN在解决这个问题…

1 引入 上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通过将测试图像与训练集带标签的图像进行比较,来给测试图像打上分类标签.k-Nearest Neighbor分类器存在以下不足: (1)分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来,以便于未来测试数据用于比较.这在存储空间上是低效的,数据集的大小很容易就以GB计. (2)对一个测试图像进行分类需要和所有训练…

已迁移到我新博客,阅读体验更佳基于sklearn的分类器实战 完整代码实现见github:click me 一.实验说明 1.1 任务描述 1.2 数据说明 一共有十个数据集,数据集中的数据属性有全部是离散型的,有全部是连续型的,也有离散与连续混合型的.通过对各个数据集的浏览,总结出各个数据集的一些基本信息如下: 连续型数据集: 1. diabets(4:8d-2c) 2. mozilla4(6:5d-2c) 3. pc1(7:21d-2c) 4. pc5(8:38d-2c) 5. wavefo…

首先说明啊:logistic分类器是以Bernoulli(伯努利) 分布为模型建模的,它可以用来分两种类别:而softmax分类器以多项式分布(Multinomial Distribution)为模型建模的,它可以分多种互斥的类别. 补充: 什么是伯努利分布?伯努利分布[2]是一种离散分布,有两种可能的结果.1表示成功,出现的概率为p(其中0<p<1).0表示失败,出现的概率为q=1-p. 什么是二项分布?二项分布即重复多次的伯努利分布哦: 什么是多项式分布?即它把两种状态推广到了多种状态,是…

Linear Discriminant Analysis(线性判别分类器)是对费舍尔的线性鉴别方法(FLD)的归纳,属于监督学习的方法. LDA的基本思想是将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间,以达到抽取分类信息和压缩特征空间维数的效果,投影后保证模式样本在新的子空间有最大的类间距离和最小的类内距离,即模式在该空间中有最佳的可分离性.因此,它是一种有效的特征抽取方法.使用这种方法能够使投影后模式样本的类间散布矩阵最大,并且同时类内散布矩阵最小.就是说,它能够保证投影后模式样本在新的空间中有最小…

5.2自然语言处理 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 2.6 Word2Vec Word2Vec相对于原先介绍的词嵌入的方法来说更加的简单快速. Mikolov T, Chen K, Corrado G, et al. Efficient Estimation of Word Representations in Vector Space[J]. Computer Science, 2013. Skip-grams 假设在训练集中给出了如下的例句:"I want a gla…

softmax是logisitic regression在多酚类问题上的推广,\(W=[w_1,w_2,...,w_c]\)为各个类的权重因子,\(b\)为各类的门槛值.不要想象成超平面,否则很难理解,如果理解成每个类的打分函数,则会直观许多.预测时我们把样本分配到得分最高的类. Notations: \(x\):输入向量,\(d\times 1\)列向量,\(d\)是feature数 \(W\):权重矩阵,\(c\times d\)矩阵,\(c\)是label数 \(b\):每个类对应超平面的…

wiki百科:softmax函数的本质就是将一个K维的任意实数向量压缩(映射)成另一个K维的实数向量,其中向量中的每个元素取值都介于(0,1)之间. 一.疑问 二.知识点 1. softmax函数公式的意义 ​ 在softmax函数,输入向量z的值有正有负,正数表示对应的特征对分类结果是积极的,负数则表示是消极的.因此,在softmax函数中,要 先计算\(e^z\), 目的是为了把所有的输入先处理到大于0的空间内,比如负数经过计算后会得到很接近0的数,因此归一化后,对应的概率也接近于0,这就很…

LDA, 即 Linear Discriminant Analysis, 中文翻译为, 线性判别分析. 比较有趣的一点是:LDA 既可以直接用作分类算法, 也可作为特征降维的方法. 给人感觉, 这是将特征工程和建模一并给做了呀. LDA 作为分类器 可以通过熟知的SVM来比较, 为啥总提SVM呢, 我非常喜欢呀, 理论完美, 推导不易, 但一旦啃下来了, 那就是真的明白了, 再去其他相类似的算法, 都是一碟小菜. svm 的思想是要找到 一条最优的 类别间的分割线(面) \(w^Tx+b=0\)…

sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘 https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share 医药统计项目联系QQ:231469242 如果样本量太小,数据必须做分段化处理,否则会有很多空缺数据,woe效果不能有效发挥 随机森林结果 iv>0.02的因子在随机…

1. 深度学习有哪些应用 图像:图像识别.物体识别.图片美化.图片修复.目标检测. 自然语言处理:机器创作.个性化推荐.文本分类.翻译.自动纠错.情感分析. 数值预测.量化交易 2. 什么是神经网络 我们以房价预测的案例来说明一下,把房屋的面积作为神经网络的输入(我们称之为…

cs231n线性分类器学习笔记,非完全翻译,根据自己的学习情况总结出的内容: 线性分类 本节介绍线性分类器,该方法可以自然延伸到神经网络和卷积神经网络中,这类方法主要有两部分组成,一个是评分函数(score function):是原始数据和类别分值的映射,另一个是损失函数:它是用来衡量预测标签和真是标签的一致性程度.我们将这类问题转化为优化问题,通过修改参数来最小化损失函数. 首先定义一个评分函数,这个函数将输入样本映射为各个分类类别的得分,得分的高低代表该样本属于该类别可能性的高低.现在假设有…

Liner classifier 线性分类器用作图像分类主要有两部分组成:一个是假设函数, 它是原始图像数据到类别的映射.另一个是损失函数,该方法可转化为一个最优化问题,在最优化过程中,将通过更新假设函数的参数值来最小化损失函数值. 从图像到标签分值的参数化映射:该方法的第一部分就是定义一个评分函数,这个函数将图像的像素值映射为各个分类类别的得分,得分高低代表图像属于该类别的可能性高低.下面会利用一个具体例子来展示该方法.现在假设有一个包含很多图像的训练集 $x_i \in \mathbb{R}…

如果你在开发一个音乐分类的应用,需要对k种类型的音乐进行识别,那么是选择使用 softmax 分类器呢,还是使用 logistic 回归算法建立 k 个独立的二元分类器呢? 这一选择取决于你的类别之间是否互斥,例如,如果你有四个类别的音乐,分别为:古典音乐.乡村音乐.摇滚乐和爵士乐,那么你可以假设每个训练样本只会被打上一个标签(即:一首歌只能属于这四种音乐类型的其中一种),此时你应该使用类别数 k = 4 的softmax回归.(如果在你的数据集中,有的歌曲不属于以上四类的其中任何一类,那么你可…

代码部分 SVM损失函数 & SoftMax损失函数: 注意一下softmax损失的用法: SVM损失函数: import numpy as np def L_i(x, y, W): ''' 非向量化SVM损失计算 :param x: 输入矢量 :param y: 标准分类 :param W: 参数矩阵 :return: ''' delta = 1.0 scores = W.dot(x) correct_score = scores[y] D = W.shap[0] loss_i = 0.0 f…

转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/BYRans/ 多分类问题 在一个多分类问题中,因变量y有k个取值,即.例如在邮件分类问题中,我们要把邮件分为垃圾邮件.个人邮件.工作邮件3类,目标值y是一个有3个取值的离散值.这是一个多分类问题,二分类模型在这里不太适用. 多分类问题符合多项分布.有许多算法可用于解决多分类问题,像决策树.朴素贝叶斯等.这篇文章主要讲解多分类算法中的Softmax回归(Softmax Regression) 推导思路为:首先证明多项分布属于指数分布族…

Lecture 3 课程内容记录:(上)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580?refer=intelligentunit (中)https://zhuanlan.zhihu.com/p/20945670?refer=intelligentunit (下)https://zhuanlan.zhihu.com/p/21102293?refer=intelligentunit 1．线性分类器(linear classifer): 我们总是希望得到一个函数f(x,w…

在本节中,我们介绍Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签 可以取两个以上的值. Softmax回归模型对于诸如MNIST手写数字分类等问题是很有用的,该问题的目的是辨识10个不同的单个数字.Softmax回归是有监督的,不过后面也会介绍它与深度学习/无监督学习方法的结合.(译者注: MNIST 是一个手写数字识别库,由NYU 的Yann LeCun 等人维护.http://yann.lecun.com/exdb/mnist/ ) 回想…

Softmax回归模型,该模型是logistic回归模型在多分类问题上的推广,在多分类问题中,类标签  可以取两个以上的值.Softmax模型可以用来给不同的对象分配概率.即使在之后,我们训练更加精细的模型时,最后一步也需要用softmax来分配概率.本质上其实是一种多种类型的线性分割,当类标签  取 2 时,就相当于是logistic回归模型. 在 softmax回归中,我们解决的是多分类问题(相对于 logistic 回归解决的二分类问题),类标  可以取  个不同的值(而不是 2 个).因…

前言 首先声明,以下内容绝大部分转自知乎智能单元,他们将官方学习笔记进行了很专业的翻译,在此我会直接copy他们翻译的笔记,有些地方会用红字写自己的笔记,本文只是作为自己的学习笔记.本文内容官网链接:Linear Classification Note ] # number of classes, e.g. 10 loss_i = 0.0 for j in xrange(D): # iterate over all wrong classes if j == y: # skip for the…

译者注:本文智能单元首发,译自斯坦福CS231n课程笔记Linear Classification Note,课程教师Andrej Karpathy授权翻译.本篇教程由杜客翻译完成,巩子嘉和堃堃进行校对修改.译文含公式和代码,建议PC端阅读. 原文如下 内容列表: 线性分类器简介 线性评分函数 阐明线性分类器 译者注:上篇翻译截止处 损失函数 多类SVM Softmax分类器 SVM和Softmax的比较 基于Web的可交互线性分类器原型 小结 线性分类 上一篇笔记介绍了图像分类问题.图像分类的…

1.相对于容易过度拟合训练样本的人工神经网络,支持向量机对于未见过的测试样本具有更好的推广能力. 2.SVM更偏好解释数据的简单模型---二维空间中的直线,三维空间中的平面和更高维空间中的超平面. 3.SVM正是从线性可分情况下的最优分类面发展而来,主要思想就是寻找能够成功分开两类样本并且有最大分类间隔的最优分类超平面.算法最终转化为二次型寻优问题,得到的是全局最优,解决了在神经网络方法中无法避免的局部极值问题. 三类:对于样本中只有支持向量(SV)对超平面的划分有贡献,所以样本可由支持向量代替…

二分类:Logistic regression 多分类:Softmax分类函数 对于损失函数,我们求其最小值, 对于似然函数,我们求其最大值. Logistic是loss function,即: 在逻辑回归中,选择了 “对数似然损失函数”,L(Y,P(Y|X)) = -logP(Y|X). 对似然函数求最大值,其实就是对对数似然损失函数求最小值. Logistic regression, despite its name, is a linear model for classification…

在下面的内容中,我们用C来表示需要分的类数. 最后一层的隐藏单元个数为4,为所分的类的数目,输出的值表示属于每个类的概率. Softmax函数的具体步骤如下图: 简单来说有三步: 计算z值(4×1矩阵) 将z作为指数,得到中间变量t(维度同z) 对t归一化,得到a(维度同t,同z). Softmax激活函数的特殊之处在于,输入一个向量,最后输出一个向量. Softmax的示例 下面我们来来考虑一个只有输出层没有隐藏层的神经网络. 在这张图表中,我们所做的是选择图中的数据作为训练集,用数据的C种标…

前言 练习内容:Exercise:Softmax Regression.完成MNIST手写数字数据库中手写数字的识别,即:用6万个已标注数据(即:6万张28*28的图像块(patches)),作训练数据集,然后利用其训练softmax分类器,再用1万个已标注数据(即:1万张28*28的图像块(patches))作为测试数据集,用前面训练好的softmax分类器对测试数据集进行分类,并计算分类的正确率. 注意:本实验中,只用原始数据本身作训练集,而并不是从原始数据中提取特征作训练集. 理论知识:S…

Softmax回归   1. softmax回归模型 softmax回归模型是logistic回归模型在多分类问题上的扩展(logistic回归解决的是二分类问题). 对于训练集,有. 对于给定的测试输入,我们相拥假设函数针对每一个类别j估算出概率值.也就是说,我们估计得每一种分类结果出现的概率.因此我们的假设函数将要输入一个维的向量来表示这个估计得概率值.假设函数形式如下: 其中是模型的参数.这一项对概率分布进行归一化,舍得所有概率之和为1. softmax回归的代价函数: 上述公式是logi…

Multi-class classification多类别分类 觉得有用的话,欢迎一起讨论相互学习~Follow Me 3.8 Softmax regression 原有课程我们主要介绍的是二分分类(binary classification),这种分类只能有两种可能的标记0或1,如果我们要进行多类别的分类呢... 有一种logistic回归的一般形式叫做Softmax回归.能让你在试图识别某一分类时作出预测,或者说是多种分类的一个,不只是识别两个分类. 以识别图片的例子而言,我们设总的类别数为…

1. 损失函数 损失函数(Loss function)是用来估量你模型的预测值 f(x) 与真实值 Y 的不一致程度,它是一个非负实值函数,通常用 L(Y,f(x)) 来表示. 损失函数越小,模型的鲁棒性就越好. 损失函数是经验风险函数的核心部分,也是结构风险函数的重要组成部分.模型的风险结构包括了风险项和正则项,通常如下所示: 其中,前面的均值函数表示的是经验风险函数,L代表的是损失函数,后面的 Φ 是正则化项(regularizer)或者叫惩罚项(penalty term), 它可以是L1,…