softmax回歸是多分類，其他都是二分類
\(f(x;w,b)=w^tx +b ,y\in r\)
\(g(f(x;w))=\begin
1 & if\ f(x;w)>0\\
0& if\ f(x;w)<0\\
\end\)
\(\),y^\}_^\)
\(x^\in \mathbb^d\)
\(y^\in\\)
\(g(f(x;w))=\begin
1 & if\ f(x;w)>0\\
0& if\ f(x;w)<0\\
\end\)
\(0-1函式:\mathcal_(y,g(f(x;w)))=i(y\ne g(f(x;w)))- 不可求導\)
\(0-1函式:\mathcal_(y,g(f(x;w)))=i(y\ne g(f(x;w)))- 不可求導\)
\(一種改進的"一對其餘"方式,共需要c個判別函式\)
\(f_c(x;w_c)=w_c^t+b_c,c\in \)
\("argmax"方式的**函式定義為\)
\(y=argmax_^c\ f_c(x;w_c)\)
線性分類器和非線性分類器
線性和非線性的區別 1.線性linear，指量與量之間按比例 成直線的關係，在數學上可以理解為一階導數為常數的函式 非線性non linear則指不按比例 不成直線的關係，一階導數不為常數。2.線性的可以認為是1次曲線，比如y ax b 即成一條直線 非線性的可以認為是2次以上的曲線，比如y ax ...
線性分類器分類準則
以下 屬於線性分類器最佳準則？機器學習 ml模型 易 a.感知準則函式 b.貝葉斯分類 c.支援向量機 d.fisher準則 正確答案 acd 線性分類器有三大類 感知器準則函式 svm fisher準則，而貝葉斯分類器不是線性分類器。感知準則函式 準則函式以使錯分類樣本到分介面距離之和最小為原則。...
fisher線性分類器
fisher準則的基本原理 找到乙個最合適的投影軸，使兩類樣本在該軸上投影之間的距離盡可能遠，而每一類樣本的投影盡可能緊湊，從而使分類效果為最佳。假設有兩類樣本，分別為 x 1 和 x 2 則各類在d維特徵空間裡的樣本均值為 m i frac sum x k i 1,2 通過 omega 變換後，將...