摘要：
1.反向传播 关于反向传播我的理解是这样的，SVM和SoftMax可以看成一层神经网络，你如果想要调整它的W很简单，只有求导就可以了，但是当神经网络有多层的话，你无法直接求导来更新最开始层的W，于是就出现了反向传播这个工具。至于神经网络为什么需要多层，理由有很多，我先举个例子，比如一个汽车在图片里面 阅读全文
posted @ 2018-01-03 11:30
唐淼
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摘要：
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 阅读全文
posted @ 2018-01-03 11:30
唐淼
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摘要：
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。 如：绿色圆要被决定赋予哪个类，是红色三角形还 阅读全文
posted @ 2018-01-03 11:29
唐淼
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