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  • Rosenblatt计算机实验:模式分类

    一、Rosenblatt代码: 基于理论给出代码: Rosenblatt感知器代码 二、Rosenblatt总结与讨论 感知器是一个单层神经网络...

  • 高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系

    一、引言 感知器与贝叶斯分类器之间有一定的联系。在高斯环境下,贝叶斯分类器退化成线性分类器,这一节我们研究这种联系,并深入研究感知器的运行。首先...

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    Rosenblatt感知器

    一、引言 1958年,一位心理学家Rosenblatt发明了该感知器,所以被后人取名为Rosenblatt感知器。该感知器是第一个从算法上完整描...

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    随机梯度下降

    随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习,例如:线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面...

  • 支持向量机

    支持向量机可以用于分类、回归与异常点检测,它有以下优势: 1、对高维数据集十分有效。 2、当p>n时,依然有效。 3、高效利用内存。 4、不同的...

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    内核岭回归

    内核岭回归(KRR)由使用内核方法的岭回归所组成。不同的内核会导致不同的空间线性函数。对于非线性的内核,它与原始空间中的非线性函数相对应。内核岭...

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    线性和二次判别分析

    一、符号说明 :协方差矩阵,特征之间相互独立,其实就是一个对角矩阵。 二、引言 线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器...

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    广义线性模型(二)

    一、符号说明 上篇:广义线性模型(一) - 简书 新增符号说明: 其中,当时,;当时, 误差容忍度 :控制 二、正交匹配追踪法(OMP) OMP...

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    广义线性模型(一)

    一、说明 本章主要讲述一些用于回归的方法,如果需要使用广义线性模型进行分类,请使用Logistic回归。 二、符号说明 ...