3. 逻辑回归 逻辑回归的思想就是 在线性回归上再做一次函数转换,对线性回归的结果做一个在函数上的转换,变化为逻辑回归。这个函数一般取为sigmoid函数,经常用来解决二分类问题,也可以解决多分类问题,主要有两种实现策略,一种是为每个类别创建一个sigmod分类器,再进行整合,另一种是就用一个digmod分类器,同时基于soft...
主要需要完成 KNN,SVM,Softmax分类器,还有一个两层的神经网络分类器的实现。 数据集CIFAR-10.KNN原理K近邻算法(KNN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。KNN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地学习模型。相反,它选择的是记忆...
主要需要完成 KNN,SVM,Softmax分类器,还有一个两层的神经网络分类器的实现。 数据集CIFAR-10.KNN原理K近邻算法(KNN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。KNN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地学习模型。相反,它选择的是记忆...
头歌实践教学基于支持向量机模型的应用案例 支持向量机三种模型 支持向量机支持向量机(svm)与逻辑回归(lr)类似,都是为了处理二分类问题。逻辑回归的结果是将样本分为某类别的概率,是可以连续的;svm的结果是根据样本与超平面的关系将样本分为对应类别,是离散的。svm的根本目的是找出能使两个类别分类的超平面,并且此...
主要需要完成 KNN,SVM,Softmax分类器,还有一个两层的神经网络分类器的实现。 数据集CIFAR-10.KNN原理K近邻算法(KNN)算法是一种简单但也很常用的分类算法,它也可以应用于回归计算。KNN是无参数学习,这意味着它不会对底层数据的分布做出任何假设。它是基于实例,即该算法没有显式地学习模型。相反,它选择的是记忆...