线性分类器:一种假设特征与分类结果存在线性关系的模型.该模型通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘积来帮助决策. # 导入pandas与numpy工具包. import pandas as pd import numpy as np # 创建特征列表. column_names = ['Sample code number', 'Clump Thickness', 'Uniformity of Cell Size',                  'Uniformity of Cell S…

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…

使用python语言 学习k近邻分类器的api 欢迎来到我的git查看源代码: https://github.com/linyi0604/MachineLearning from sklearn.datasets import load_iris from sklearn.cross_validation import train_test_split from sklearn.preprocessing import StandardScaler from sklearn.neighbors…

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}…

SVM分类器里面的东西好多呀,碾压前两个.怪不得称之为深度学习出现之前表现最好的算法. 今天学到的也应该只是冰山一角,懂了SVM的一些原理.还得继续深入学习理解呢. 一些关键词: 超平面(hyper plane)SVM的目标就是找到一个超平面把两类数据分开.使边际(margin)最大.如果把超平面定义为w*x+b=0.那么超平面距离任意一个支持向量的距离就是1/||w||.(||w||是w的范数,也就是√w*w’) SVM就是解决 这个优化问题.再经过拉格朗日公式和KKT条件等数学运算求解得到一…

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…

从这一节开始学习机器学习技法课程中的SVM, 这一节主要介绍标准形式的SVM: Linear SVM 引入SVM 首先回顾Percentron Learning Algrithm(感知器算法PLA)是如何分类的,如下图,找到一条线,将两类训练数据点分开即可: PLA的最后的直线可能有很多条,那到底哪条好呢?好坏的标准则是其泛化性能,即在测试数据集上的正确率,如下,下面三条直线都能正确的分开训练数据,那到底哪个好呢?SVM就是解决这个问题的. SVM求解 直觉告诉我们最右的要好一些,因为测试数据的…

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: 首先给出一个非常非常简单的分类问题(线性可分),我们要用一条直线,将下图中黑色的点和白色的点分开,很显然,图上的这条直线就是我们要求的直线之一(可以有无数条这样的直线)     假如说,我们令黑色的点 = -1, 白色的点 =  +1,直线f(x) = w.x + b,这儿的x.w是向量,其实写成这种形式也是等价的f(x) = w1x1 + w2x2 … + wnxn + b, 当向量x的维度=2的时候,f(x) 表示二维空间中的一条直线, 当x的维度=3的时候,f(x) 表示3维…