《机器学习：公式推导与代码实践》鲁伟著读书笔记。 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）是一种经典的线性分类方法，其基本思想是将数据投影到低维空间，使得同类数据尽可能接近，异类数据尽可能疏远，所以线性判别分析也是一种监督降维算法。LDA公式推导线性判别分析的基本思想是将数据集投影到一条直线上，使得同类样本的投影点尽可能接近，不同类样本的投影点尽可能疏远。按
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2023-10-07 13:12:10
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建模中经常使用线性最小二乘法，实际上就是求超定线性方程组（未知数少，方程个数多）的最小二乘解，前面已经使用pinv()求超定线性方程组的最小二乘解.下面再举两个求最小二乘解的例子，并使用numpy.linalg模块的lstsq()函数 求解.先要明确这个函数的原义是用来求超定线性方程组的： 例如下面的方程组：系数矩阵的第一列相当于给定了x的观测值 X=[0,1,2,3].transpose右边的结
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2024-07-25 21:49:13
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目录线性分类模型1 判别函数2 概率生成模型3 概率判别模型4 拉普拉斯逼近5 贝叶斯逻辑斯蒂回归线性分类模型线性分类问题有三种解法，第一种是直接使用判别函数将特征向量关联到某个类别，第二种和第三种分别对条件概率 \(p(\mathcal{C}_k|\mathbf{x})\) 和类别条件概率 \(p(\mathbf{x} | \mathcal{C}_k)\)可以使用广义线性模型对后验（条件）概率进
线性分类为了解决分类问题，在线性模型的函数进行之后再加入一层激活函数，这个函数是非线性的，激活函数的反函数叫链接函数。线性分类有两种方式： 1、硬分类，我们直接需要输出观测对应的分类。这类模型的代表为： （1）线性判别分析 （2）感知机 2、软分类，产生不同类别的概率，这类算法根据概率方法的不同分为两种 （1）生成式（根据贝叶斯定理先计算参数后验，在进行推断），高斯判别式分析（GDA）和朴素贝叶斯
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.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
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2024-01-09 15:13:45
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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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一.模型结构线性回归算是回归任务中比较简单的一种模型，它的模型结构可以表示如下：\[f(x)=w^Tx^*
\]这里\(x^*=[x^T,1]^T\)，\(x\in R^n\)，所以\(w\in R^{n+1}\)，\(w\)即是模型需要学习的参数，下面造一些伪数据进行演示：import numpy as np
#造伪样本
X=np.linspace(0,100,100)
X=np.c_[X,np
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2023-08-04 13:15:10
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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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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 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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本人学习单建华教授在人民邮电出版社出版发行的 《卷积神经网络的Python实现》 ，将笔记记录于此。如有不详，敬请谅解，因为此笔记主要为自用。如有侵权，请联系我删除博文。 （PS：单老师书中有很多举例，非常生动形象，甚至起到“一点就通”的效果，如果大家有需要可以学习一下）本人使用WIN10+Pycharm2017进行操作。第一部分 模型篇 第二章 线性分类器一、线性模型及分类器 1、机器学习模型的
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2024-01-02 20:24:00
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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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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
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2024-01-17 09:09:19
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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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对于分类任务，线性回归模型就无能为力了，但是我们可以在线性模型的函数进行后再加入一层激活函数，这个函数是非线性的，激活函数的反函数叫做链接函数。我们有两种线性分类的方式：硬分类，我们直接需要输出观测对应的分类。这类模型的代表为： a. 线性判别分析（Fisher 判别） b. 感知机软分类，产生不同类别的概率，这类算法根据概率方法的不同分为两种 a. 生成式（根据贝叶斯定理先计算参数后验，再进行推
## 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
原创
2023-10-20 18:52:56
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# Python线性分类简介及代码实例
## 引言
线性分类是机器学习中最基本的算法之一，其原理简单却十分有效。在本文中，我们将介绍线性分类的基本概念及其在Python中的实现。我们将首先介绍线性分类的原理，然后给出一个简单的例子来说明如何使用Python进行线性分类。
## 什么是线性分类？
线性分类是一种机器学习算法，用于将数据集划分为不同的类别。其基本思想是基于特征的线性组合来判断数
原创
2023-11-24 11:06:17
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# 学习使用Python进行线性回归分类
线性回归是一种常用的统计学方法，通常用于预测连续型变量。在某些情况下，我们也可以将线性回归应用于分类任务。在本教程中，我将引导你通过几个步骤来使用Python实现线性回归分类。
## 流程概述
以下是我们实现线性回归分类的总体流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
