机器学习笔记(5)-线性分类概述在机器学习领域，分类的目标是指将具有相似特征的对象聚集。而一个线性分类器则透过特征的线性组合来做出分类决定，以达到此种目的。对象的特征通常被描述为特征值，而在向量中则描述为特征向量。说人话就是在一个数据样本点上，能否找到一个线性组合来把样本点根据类别进行划分。上图就是一个线性分类器，把两个类别的数据分在各自两边。线性分类的体系结构：硬输出：将结果映射到\(\{0,1
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2023-12-13 23:07:34
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关于线性分类 - 从线性回归到其他机器学习模型到线性分类线性分类一、频率派 - 统计机器学习1、线性回归：从三个方面来打破：属性、全局、系数①属性非线性：②全局非线性 ：③系数非线性：全局性：数据未加工：2、线性分类线性分类有两种①硬分类：②软分类：3、感知机模型（硬分类）4、线性判别分析（硬分类 - fisher判别分析）5、线性回归和线性分类的关系从回归到分类二、贝叶斯派 - 概率图模型概率
1.理解线性分类器目前我了解学习的线性分类器有2个：SVM和逻辑回归（也就是SoftMax），这2个分类器的主体都是一样，不同的地方就是生成损失函数不一样。所以我先讲主体，再讲损失函数，关于线性分类器，大体就是这个样子：图片说明：生成这三根直线就是三个线性分类器，如果生成了这三根直线后，后面再有测试集进来，在靠近那根直线向外，就是属于哪个分类器的。（当然这只是形象的理解，真实的不可能就在二维平面上
监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。线性可分&线性不可分首先，什么是线性分类问题？线性分类问题是指，根据标签确定的数据在其空间中的分布，可以使用一条直线（或者平面，超平面）进行分割。如下图就是一个线性分类问题。这样的问题也叫做线性可分的。当然，也存在着许多线性不
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2023-07-06 20:24:53
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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
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2023-10-29 14:57:32
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线性分类器from CCF-CSP 2020-06-1Time limit：1sMemory limit：512MB这是一个数学题目，只需要看一设相反）if((theta0 + theta1
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2022-07-11 16:26:04
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1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。
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2023-10-21 16:12:48
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声明，这个系列基本是我自己的一些学习过程，方便我自己后期复习的！1.线性分类器线性分类器主要由两个部分组成：一个是评分函数（score function），它是一个从原始图像到类别分值的映射函数。另一个是损失函数（loss function）也叫代价函数（cost function），它是用来量化预测得到的分类标签的得分与真实标签之间的一致性。该线性分类器可以转化成为一个最优化问题，在最优化过程中
线性分类器CIFAR10数据集。 图像类型：二进制图像（非黑即白，非0即1）、灰度图像（像素值0-255）、彩色图像（RGB，每一个通道都是255个像素值）。大多数分类算法都要求输入向量。 将图像转换成向量的方法有很多，最直接简单的方法就是将图像矩阵转换成向量（一次排列每一个像素点的RGB就得到了向量）。 线性分类器：为什么从线性分类器开始？形式简单、易
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2023-07-02 16:35:40
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在编写线性分类器之前，我们先来了解一下什么是线性函数。线性函数 当我们想把输入x转化为标签y的时候，比如，把图像分类成数字，我们会推导出一个函数 y=Wx+b。 x将是我们的像素值列表，y将是对数，对应每一个数字。让我们来看看y = Wx，其中权重W确定x在预测每个y时的影响。 y = Wx允许我们绘出一条直线将数据对应到各自的标签。 然而，这条线必须通过原点，因为当x等于0，y也等于0。我们希望
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2023-12-24 14:35:39
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线性分类器 如上图所示，这是二维空间中的一个数据集，如果他正好能够被一条直线分成两类，那么我们称它为线性可分数据集，这条直线就是一个线性分类器。在三维空间中，如果数据集线性可分，是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中，所有的点都在一条直线上，如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。这里的直线、平面、点被分为决策边界。一个 m 维空间中的数据集，如果能够被一个超平面一分为二，那么这个数据集
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2023-12-27 15:19:03
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以下内容参考CS231n。上一篇关于分类器的文章，使用的是KNN分类器，KNN分类有两个主要的缺点：空间上，需要存储所有的训练数据用于比较。时间上，每次分类操作，需要和所有训练数据比较。本文开始线性分类器的学习。和KNN相比，线性分类器才算得上真正具有实用价值的分类器，也是后面神经网络和卷积神经网络的基础。 线性分类器中包括几个非常重要的部分：权重矩阵W，偏差向量b评分函数损失函数
正则
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2023-06-29 15:10:07
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线性判别文章目录线性判别1 线性判别与非线性判别2 样本集的线性可分性3 非线性判别问题转化成线性判别问题4 多分类线性判别4.1 绝对可分方式4.2 两两可分方式4.3 最大值可分方式3 线性判别函数的几何意义1 线性判别与非线性判别我们知道，要实现模式识别，就是要在对一类事物特征的认知基础上，找到一个有效的分类决策规则，能够对新的样本正确地分类。例如已知的样本集分为两类，那么，如果能在特征空间中找到这么一条类别之间的界限，就可以通过判断待识别的样本位于界限的哪一侧，来确定样本属于哪一类。这条界限
原创
2021-06-21 15:47:13
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Python机器学习日记6：线性模型（用于分类的线性模型）一、用于分类的线性模型1. 二分类1.1 LogisticRegression 和 LinearSVC 模型应用到 forge 数据集1.2 乳腺癌数据集上详细分析 LogisticRegression2. 多分类二、优缺点与参数 一、用于分类的线性模型线性模型也广泛应用于分类问题。1. 二分类二分类可以利用下面的公式进行预测：ŷ =
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2023-08-11 10:02:06
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1. 线性分类器：通过线性映射，将数据分到对应的类别中①线性函数：f（xi, W, b）= W * xi + bW为权值（weights），b为偏移值（bias vector），xi为数据假设每个图像数据被拉长为一个长度为D的列向量，其
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2023-06-29 15:32:32
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逻辑回归，是名为“回归”的线性分类器 ，本质是由线性回归变化而来，一种广泛用于分类问题的广义回归算法。通过函数z，线性回归使用输入的特征矩阵X输出一组连续型的标签枝y_pred,完成预测连续型变量的任务。若是离散型变量，则引入联系函数，让值无限接近0或1，二分类任务，逻辑回归的联系函数为Sigmoid函数 为什么选择逻辑回归：逻辑回归对线性关系的拟合效果好到丧心病狂；逻辑回归
输入样例：9 31 1/stdc++.h>using n...
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2023-06-28 15:41:35
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分类是多么重要的基础知识之一，值得学习和深入了解！
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2022-10-11 09:17:37
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## Python多元线性分类的实现流程
在开始教你如何实现Python多元线性分类之前，我们先来了解一下整个流程。下面是一个表格展示了实现多元线性分类的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|----|-----|
| 准备数据 | 收集并准备用于训练和测试的数据 |
| 特征工程 | 对数据进行处理和转换，以提取有用的特征 |
| 模型训练 | 使用训练数据训练模型 |
| 模型评估 | 使用测
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2023-10-20 18:52:56
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线性回归与线性分类线性回归函数定义激活函数: 由于为了评估预测值与实际输出值的差值，定义代价函数:梯度下降梯度下降是一个用来求函数最小值的算法，我们将使用梯度下降算法来求出代价函数的最小值。梯度下降背后的思想是：开始时我们随机选择一个参数的组合，计算代价函数，然后我们寻找下一个能让代价函数值下降最多的参数组合。我们持续这么做直到到到一个局部最小值（local minimum），因为我们并没有尝试完
