tip:老师语速超快...痛苦= = 线性分类器损失函数与最优化 \(Multiclass SVM loss: L_{i} = \sum_{j \neq y_{i}} max(0,s_{i}-s_{y_{i}}+1)\) \(Loss = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L_{i}\) Q1: what if the sum was instead over all classes(j = yi)? A1:在计算中,我们可以知道这个没有意义,在公式中相当于加上了1,因为yi…

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…

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}…

CS231n之线性分类器 斯坦福CS231n项目实战(二):线性支持向量机SVM CS231n 2016 通关 第三章-SVM与Softmax cs231n:assignment1——Q3: Implement a Softmax classifier cs231n线性分类器作业:(Assignment 1 ): 二 训练一个SVM: steps: 完成一个完全向量化的SVM损失函数 完成一个用解析法向量化求解梯度的函数 再用数值法计算梯度,验证解析法求得结果 使用验证集调优学习率与正则化强度…

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…

第一节课大部分都是废话.第二节课的前面也都是废话. First classifier: Nearest Neighbor Classifier 在一定时间,我记住了输入的所有的图片.在再次输入一个图片之后,我和之前的图片进行比较,然后输出分类. 近邻分类器用50000张32*32 10labels的训练集来训练.我们定义距离为曼哈顿距离d1(I1,I2)=sigma(abs(I1-I2)),我们相互之间算出每个像素的差值,然后加起来就是距离. 然后我们得到距离最小的一个图片,然后看这图片的lab…

线性分类器的基本模型: f = Wx Loss Function and Optimization 1. LossFunction 衡量在当前的模型(参数矩阵W)的效果好坏 Multiclass SVM Loss: Hinge Loss 样本 \(i\) 的损失:\(L_i = \sum_{j \neq y_i} \max(0, s_j-s_{y_i}+1)\), \(y_i\) 是样本 \(i\) 的正确标签. 损失取值范围是0~正无穷 当网络初始化的时候,参数随机初始化为比较小的值,输出 即…

感知机 要理解svm,首先要先讲一下感知机(Perceptron),感知机是线性分类器,他的目标就是通过寻找超平面实现对样本的分类:对于二维世界,就是找到一条线,三维世界就是找到一个面,多维世界就是要找到一个线性表达式,或者说线性方程: f(x) = ΣθiXi 表达式为0,就是超平面,用来做分界线作为分类:A分类都满足f(x) > 0, B分类都满足f(x) < 0:未来进行分类预测的时候,就是将特征值带入到模型中,根据输出值的正负号即可实现分类.算法实现过程即使初始化一个权重矩阵,然后通过…

在一个线性分类器中,可以看到SVM形成的思路,并接触很多SVM的核心概念.用一个二维空间里仅有两类样本的分类问题来举个小例子.如图所示 和是要区分的两个类别,在二维平面中它们的样本如上图所示.中间的直线就是一个分类函数,它可以将两类样本完全分开. 实际上,一个线性函数是一个实值函数,而我们的分类问题需要离散的输出值,例如用1表示某个样本属于类别,而用0表示不属于(不属于也就意味着属于),这时候只需要简单的在实值函数的基础上附加一个阈值即可,通过分类函数执行时得到的值大于还是小于这个阈值来确定类别…

监督学习经典模型 机器学习中的监督学习模型的任务重点在于,根据已有的经验知识对未知样本的目标/标记进行预测.根据目标预测变量的类型不同,我们把监督学习任务大体分为分类学习与回归预测两类.监督学习任务的基本流程:首先准备训练数据,可以是文本.图像.音频等:然后抽取所需要的特征,形成特征向量,接着把这些特征向量连同对应的标记/目标(Labels)一并送入学习算法中,训练一个预测模型,然后采用同样的特征抽取方法作用于新测试数据,得到用于测试的特征向量,最后使用预测模型对这些待测试的特征向量进行预测并得…