机器学习---背后数学原理--线性分类

最新推荐文章于 2022-06-12 15:19:23 发布
原创 最新推荐文章于 2022-06-12 15:19:23 发布 · 397 阅读 · 2 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#机器学习

本文探讨了线性分类在机器学习中的应用，包括感知机算法及其改进版本pocket算法，介绍了线性判别分析作为降维技术在分类任务中的作用，解析了逻辑回归在预测连续变量概率方面的优势，以及高斯判别分析在处理多类分类问题时的原理。

文章目录

线性分类的背景

在这里插入图片描述

感知机

在这里插入图片描述

https://blog.youkuaiyun.com/MosBest/article/details/52029217 这篇文章讲了 感知机算法和pocket算法

线性判别分析

线性判别分析 其实是一种降维的思想。假设样本是p维，二线性判别分析就是将所有p维的样本投影到 一维上（一条线上）。然后在这条线上进行 分类。
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

逻辑回归

在这里插入图片描述

高斯判别分析

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

【算法】线性分类
weixin_47206104的博客
08-28 1655
线性分类 线性分类就是对线性回归的输出增加了一个激活函数。 线性回归 激活函数→\underrightarrow{激活函数}激活函数​ 线性分类 硬分类 {0,1}\{0,1\}{0,1}。使用的是非概率模型，分类结果就是决策函数的决策结果。分成感知机和线性判别分析（LDA /Fisher判别分析）。 感知机模型 感知机模型的中心思想：如果在初始阶段看到哪些点错误了，不断调整，直到模型分类正确为止。也就是错误驱动。 是一种二分类的线性分类模型。 [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片
机器学习——SVM线性分类原理及代码应用
weixin_44822403的博客
05-21 5169
支持向量机线性分类原理及异常值检测应用方法
【Linear Classification】线性分类数学公式解析
weixin_44687580的博客
06-12 351
线性分类框架，感知机，线性判别分析LDA - Fisher，逻辑回归，高斯判别分析GDA，朴素贝叶斯的数学公式推导。
线性回归算法模型与线性分类算法模型联系与区别初探
weixin_34356555的博客
08-28 4161
1. 线性算法模型 0x1：线性回归和线性分类中的“线性”指的是什么 线性(linear)，指量与量之间按比例、成直线的关系，在数学上可以理解为一阶导数为常数的函数；非线性(non-linear)则指不按比例、不成直线的关系，一阶导数不为常数 0x2：从输入输出角度看"回归"和"分类"的区别 线性分类问题和线性回归问题都要根据训练样本训练出一个实值函数g(x)，g(x)也叫映射函数 ...
svm系列　　之　对偶形式解决非线性数据
丁磊_ml的博客
08-13 1190
之前博客续http://blog.youkuaiyun.com/mosbest/article/details/52017312 　上面的博客讲到，svm线性形式为 　　 　只需将上面的表达式转化为　标准的　二次规划形式，输入参数，相应的软件就可以帮我们把最佳解求出来．可是，上面的方程仅仅适用于　线性可分的数据，如果遇到非线性的数据，那么就应该用之前讲的，将ｘ映射到高维的函数上处理，使用映射函数Φ(x)\
数学-机器学习-线性分类
ALexander_Monster的博客
06-06 1137
四 线性分类 4.1 简介 4.1.1 思维导图 线性分类-思维导图 4.2.2 线性分类 线性回归f(w,b)=wTx+b,x∈Rpf(w,b)=w^{T}x+b, x \in {R^p}f(w,b)=wTx+b,x∈Rp是机器学习的核心。线性回归有三个属性：线性、全局性、数据未加工。其他机器学习的方式都是打破这三个属性的某一个或某几个而提出的。这这些和线性回归共同构成了机器学习方法。 线性分类是打破了线性回归的全局非线性，线性回归一般是通过线性回归函数得出结论后直接输出，而线性分类是将线性回归得到
精选资源
机器学习-数学知识-整理学习手册-辅助教学-1742822032.zip
04-05
在当今科技迅猛发展的时代，机器学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经广泛...通过这份手册的学习，读者将能够更加深入地理解机器学习的数学原理，提高解决复杂问题的能力，最终在机器学习的实践中取得更好的成绩。
机器学习-线性回归-奔跑吧少年-视频课程
06-16
1. 线性回归的基本原理：包括最小二乘法的数学原理，梯度下降法求解最优参数，以及线性模型的优缺点。 2. 单变量线性回归：仅有一个自变量的情况，如何构建并训练模型，以及如何评估模型性能，例如使用均方误差...
《scikit-learn 机器学习：常用算法原理与编程实战指南》
最新发布
08-18
这部分内容将深入探讨这些算法的数学原理和工作机制。 4. 编程实战：理论知识的讲解之后，作者将通过大量的编程示例来展示如何运用scikit-learn来实现各种算法。这些示例可能会包含数据的预处理、模型的选择、参数...
精选资源
2-机器学习线性代数基础（Python语言描述源码）张雨萌版.rar
09-26
本资源包涵盖了机器学习中线性代数的各个方面，从基础概念到实际应用，提供了完整的Python代码实现，旨在帮助学习者从理论到实践全面掌握线性代数在机器学习中的重要性。通过这些详尽的代码示例，学习者可以更好地...
周志华-机器学习-西瓜书-全书16章-ppt-Chap06支持向量机.ppt
07-28
支持向量机（SVM）是机器学习中的一种重要分类模型，其基本思想是在样本空间中寻找一个最优超平面以实现不同类别样本的有效分隔。支持向量机的核心优势在于其优良的泛化能力和对高维空间的有效处理能力。 间隔与...
动手学数据分析-Task05：数据建模及模型评估
qq_43734405的博客
07-21 573
本学习笔记为Datewhale-7月组队学习-动手学数据分析的学习内容，学习链接为：https://github.com/datawhalechina/hands-on-data-analysis 数据建模及模型评估前言一、学习知识点概要二、学习内容（一）数据建模1. 使用sklearn完成模型的搭建（1）Sklearn简介（2）sklearn的算法选择路径2. 切割训练集和测试集任务提示13. 模型创建提示24. 输出模型预测结果提示3（二）模型评估模型评估任务一：交叉验证思考4任务二：混淆矩阵思考5任
Fisher线性分类（基本原理）
qq_38023849的博客
12-23 6018
目录 基本原理介绍 数学描述 基本原理介绍   Fisher线性分类器是将nnn维训练样本投影到1维空间上，然后在一维空间进行分类，最关键的参数就是投影方向www。   由于投影方向有很多，如何得到最佳的投影方向呢？，这个投影过程要求满足一个原则，这个原则一句话解释就是：类内离散度越小越好，类间离散度越大越好。   记类内离散度为SwS_wSw​，类间离散度为SbS_bSb​，整个准则可以描述为： max J=SbSwmax \ J=\frac{S_b}{S_w}max J=Sw​S
机器学习——线性判别分析原理及python代码实现
LCW
03-08 8577
《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。按此原理训练完成之后，将新样本投影到该直线上，根据投影点的位置来确定新样本点的类别。以二维变量为例，“+”表示正
Data_Analysis_task5
zhuo_bao的博客
08-26 358
第三章 模型搭建和评估 经过前面的探索性数据分析我们可以很清楚的了解到数据集的情况 import pandas as pd import numpy as np import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt from IPython.display import Image %matplotlib inline plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签 plt.rcP
动手学数据分析 Task05：数据建模及模型评估
RexT1的博客
08-28 451
文章目录动手学数据分析Task05：数据建模及模型评估一、重点与思考 动手学数据分析 本次跟随Datawhale组织的动手学数据分析组队学习，对数据分析继续加强学习，希望能有所收获。Datawhale是一个很好的开源组织，会组织很多优质、开源的系列学习。 附上本次组队学习的计划和教程资料，如果链接失效，可点击这里前往Datawhale官网自行查找，即使没有当时加入组队学习，有兴趣的话从现在开始学习也不晚哦~ 由于此次是需要有一些pandas基础，之前有做过pandas的脑图总结，有需要的同学可以点这里前往获
机器学习算法背后的数学原理
热门推荐
deephub
09-06 1万+
不同的机器学习算法是如何从数据中学习并预测未知数据的呢? ​ 机器学习算法的设计让它们从经验中学习，当它们获取越来越多的数据时，性能也会越来越高。每种算法都有自己学习和预测数据的思路。在本文中，我们将介绍一些机器学习算法的功能，以及在这些算法中实现的有助于它们学习的一些数学方程。 机器学习算法的类型 机器学习算法大致可以分为以下四类: **监督学习：**用于预测的目标是已知的情况。这些算法生成一个函数，该函数将输入映射到输出变量。回归和分类算法都属于这一类。在回归中，输出变量是连续的，而在分类中，输出变
datawhale数据分析学习day07
weixin_46350854的博客
06-21 255
day07：模型搭建和评估--建模 之前几天都是对数据进行整理和调整，现在开始是建立模型然后判断这个模型是否能够有效的预测和描述这些数据。 这次的建模是借用sklearn库来进行的，不需要从零开始搭建模型框架。 这是sklearn库的官网：https://scikit-learn.org/stable/ * sklearn应用的主要步骤： 1. 切割数据集 from sklearn.model_selection import train_test_split # 一般先取出X和y后再切.
线性可分svm原理详解
qzh1249636019的博客
10-21 1965
一、支持向量机-svm 支持向量机(supportvector machines，SVM)是一种二分类模型。它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器；支持向量机还包括核技巧，这使得它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化，可形式化为一个求解凸二期规划的问题。支持向量机学习方法包含构建由简至繁的模型：线性可分支持向量机、线性支持向量机、非线性支持向量机。 这
TensorFlow机器学习入门：NakedTensor-Barebottom实例解析
这个实例将直接使用TensorFlow的底层API来演示如何构建一个简单的机器学习模型，可能是一个线性回归或者一个神经网络。这样的实例对于初学者理解机器学习模型构建的底层逻辑非常有帮助。 五、压缩包子文件的文件...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值