做决策的边界：这个事有概念吗？

最新推荐文章于 2025-02-17 09:24:16 发布
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分类专栏： 嬉而时学-2 文章标签： 学习
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本文介绍了一种高效的学习方法——边学边做。首先理解所学内容的概念，然后立即通过实践来加深理解。文章强调了在行动中学习的重要性，并提供了如何克服行动障碍的建议。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

在边界外学习，在边界内做决策。

做一件事情，其实有一个准入标准，就是对这个事有概念，知道这是什么？

没有概念也不要害怕，我们有很多渠道去了解，网络，牛人等等

有了概念再去思考做判断，而不是没概念让脑袋空转

了解概念之后去行动，

行动的时候有一点要注意，不要一味的想这样干的后果，这样很容易让以往的失败经验把自己干趴下


引申：最快的学习方法

即学即用：学完之后就立刻找一些案例去使用它

即用即学：用到了就赶紧去了解概念，在战斗中学会战斗



机器学习算法的决策边界（decision boundary）
Panpan Wei的博客
03-28 2万+
逻辑斯谛回归之决策边界 logistic回归虽然带着回归两字却和线性回归有很大的区别，线性回归主要用于预测问题，其输出值为连续变量，而logistic回归主要用于分类问题，其输出值为离散值。logistic回归可以用于多元分类问题，也可以用于二元分类问题，但二元分类更为常用。因此本文只介绍二元分类的应用。 先来看一些logistic回归的基本东西，logistic回归的假设函数为：，因为.因...
吴恩达机器学习笔记-决策边界
不知名的梁某的博客
04-10 2059
决策边界 决策边界就是一个能正确区分正例和负例之间的边界，那么它是怎么计算出来的呢？ 在逻辑回归中，我们预测： 当h_θ (x)>=0.5时，预测 y=1。 当h_θ (x)<0.5时，预测 y=0 。 根据上面绘制出的 S 形函数图像，我们知道当 z=0 时 g(z)=0.5 z>0 时 g(z)>0.5 z<0 时 g(z)<0.5 又 z=θ^T x ，...
决策边界
weixin_30755393的博客
07-23 353
为了得到离散的0或1分类，我们可以将假设函数的输出翻译如下： 我们的逻辑函数g的行为方式是，当它的输入大于或等于零时，它的输出大于或等于0.5： 记得. 所以如果我们输入g是θTX，那就意味着: 从这些陈述我们可以说： 决策边界是分隔y＝0和y＝1的区域的直线。它是由我们的假设函数创建的。例子: ...
【决策边界】
武帝为此的博客
08-24 966
决策边界是分类模型在特征空间中的一个界限，用于将不同类别的数据点分开。在二分类问题中，决策边界可以是一条直线、曲线、或者高维空间中的一个超平面。模型根据数据点在特征空间中的位置，判断它们属于哪个类别。决策边界的位置和形状直接影响了模型的分类性能。决策边界是分类模型中的一个关键概念，它在特征空间中划分不同类别的数据点。线性决策边界适用于简单的分类问题，而非线性决策边界则能够处理更复杂的数据分布。
决策边界（Decision boundary ）
qq_39423706的博客
11-15 6392
决策边界 决策边界的定义 决策边界是由分类模型的参数决定的，对不同类型数据进行划分的分类边界，在二维图上表示如下： 决策边界是由假设函数的参数决定的，例如假设函数 hθ=g(θ0+θ1x1+θ2x2) h_{\theta} = g(\theta_0 + \theta_1x_1 + \theta_2x_2) hθ​=g(θ0​+θ1​x1​+θ2​x2​) 其中g函数是sigmoid函数，因此，...
python 画出决策边界_决策边界可视化，让你的分类合理有序
weixin_39765280的博客
12-13 1491
作者——Navoneel Chakrabarty在数据科学领域，分类问题是一个非常普遍和重要的问题。例如:糖尿病视网膜病变、情绪分析、数字识别、癌症类型预测(恶性或良性)等。这些问题往往通过机器学习或深度学习来解决。像糖尿病视网膜病变或青光眼检测这样的项目中，纹理分析经常被使用，而不是传统的图像处理或深度学习等。虽然根据研究论文，深度学习在处理糖尿病视网膜病变方面有着极强的优越性。补充：纹理分析指...
LLM零样本学习：决策边界不平滑问题的发现
AI_Conf的博客
07-03 1091
大模型(LLM)是一种人工智能模型，旨在理解和生成人类语言。它们在大量的文本数据上进行训练，可以执行广泛的任务，包括文本总结、翻译、情感分析等等。LLM的特点是规模庞大，包含数十亿的参数，帮助它们学习语言数据中的复杂模式。这些模型通常基于深度学习架构，如转化器，这有助于它们在各种NLP任务上取得令人印象深刻的表现。
M-PSK非线性决策边界Matlab仿真（使用SVM）
03-21
总结来说，这个项目涵盖了数字通信的基础，包括M-PSK信号的生成、传输和分类，以及SVM在非线性决策边界上的应用。通过对Matlab代码的深入理解和实践，我们可以更好地掌握这些概念，并应用于实际的通信系统设计中。
SVM决策边界实现与分析：Matlab开发教程
核技巧是处理非线性分类问题的重要方法，其核心思想是将原始特征空间中的数据映射到高维空间中，在这个新空间中找到线性可分的决策边界。常用的核函数包括多项式核、径向基函数（Radial Basis Function, RBF）核和...
可持续发展数据库的决策边界可视化(LUsvm-3.23)matlab代码.rar
10-09
这一工具主要是为了帮助计算机科学、电子信息工程以及数学等相关专业的学生在进行课程设计、期末大作业或毕业设计时，能够更直观地理解和应用决策边界的概念。 LUsvm-3.23的Matlab代码设计考虑到了参数化编程，这...
决策界限
up_XCY的博客
01-15 1120
  所谓决策界限就是将训练集分类的界限。 从下面的假设函数中我们可以见到，当g(z)≥0.5时，我们认为结果为y=1，当g(z)&lt;0.5时，我们认为结果为y=0。 即z=θ的转置乘以x大于等于0.5或者小于0.5。 例如下面的一个比较简单的例子，我们假设等到的参数θ= 从而我们得到x1+x2&gt;=3的直线，将训练集分为两个半平面，分别得出的结果是y=1和y=0。 我们...
决策边界（Logistic,sigmoid）
qq_53174708的博客
05-28 913
决策边界 分类问题使用Logistic函数（也叫sigmoid函数），对于乳腺癌的分类问题，只要h(θTx)>=0.5,就令y=1,也就是说θTx>=0,否则令y=0，其中x是肿瘤大小，所以，给出训练集。 假设，我们已经得到了θ=[-3,1,1]T,所以,当y=1时，-3+x1+x2>0,所以x1+x2<3, 所以这条粉色的线就是决策边界，很好的解决了分类问题。 增加难度，如图： 很明显不能使用线性的决策边界来进行分类，所以我们增加了θ的维度，假定解得θ=[-1,0,0,1,1]
【漫话机器学习系列】095.决策边界（Decision Boundary）
IT古董
02-17 990
决策边界（Decision Boundary）是用于划分不同类别的边界线或超平面。在分类任务中，模型根据输入特征的值来决定样本的类别，决策边界正是模型将输入空间划分为不同类别区域的关键。正确选择模型和调节超参数，可以让决策边界更适合数据，提高分类性能！
53-决策边界
qq_41033011的博客
10-20 569
决策边界   上一篇博客我们实现了自己的逻辑回归算法，将鸢尾花这个数据集进行了很好的分类识别。当然，我们只选取了其中的两个类和两个特征。   对于 SigmoidSigmoidSigmoid 这个式子：      通过观察 SigmoidSigmoidSigmoid 函数可以得出一个结论， SigmoidSigmoidSigmoid 函数是以 t=0t = 0t=0 为分界点的。我们把这样一个结论带进下面的式子中：      在逻辑回归的式子 ppp 中，ttt 的值就相当于是 θT⋅xbθ^T·x_b
机器学习笔记（9）— 决策边界
ygy555的博客
11-22 1102
机器学习中的决策边界就是使z=0的点，即向量w乘向量x+b=0的点，这条边界可能是条直线，可能由于w的高阶多项式的原因，形状不规则
2017.05.05回顾 关于决策边界的一些思考
strwolf的专栏
05-08 814
星期五最重要的一个收获是在快下班的时候，关于LR在二维平面上的决策边界问题，一般来说以大于0.5为1，小于0.5为0，所以决策边界就是令Z = 0，也就是W0 + W1 * X1 + W2 * X2 = 0，在二维平面上画图的时候，就是X2 = (-W0-W1*X1)/W2，用这个式子找两个点就可以画出一条决策边界，但是对于bad rate很低的数据集，必然所有的点prob都小于0.5，也就是在决
机器学习笔记（二十一）：决策边界
云布道师
07-13 9018
凌云时刻 · 技术导读：决策边界顾名思义就是需要分类的数据中，区分不同类别的边界，举个不恰当的例子，就像省的地界一样，你处在北京还是处在河北，全看你站在区分北京和河北的那条线的哪边。这节...
数据挖掘-Iris数据集分析-决策边界(六)
ForestCat的专栏
02-01 2781
# coding: utf-8 # 使用萼片测量数据绘制 2D散点图，并绘出决策边界 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn import datasets from sklearn.neighbors import
分类及决策界限
qq_45249251的博客
07-19 992
此外我们为了方便理解，我们可以将下图的x和θ这些参数划掉，根据概率统计原理，y=1和y=0的概率之和为1。对于我们刚刚提到的代价函数是个分段函数，就比较复杂，对此我们可以进行简化，得到代价函数的一个简单表达式。那么因为sigmoid是一个非线性的函数，因此我们会得到一个非凸的代价函数，也就是无法确保进行梯度下降的时候得到全局最低点，如下左图所示。当我们进行预测的时候，我们给出一个新的输入值x，然后我们需要在这三个分类器中分别运行输入x，然后选择h。对于二分类问题，我们知道结果非0即1，而且我们可以通过h。.
请详细解释决策边界的概念，以knn等算法为例，如何将决策边界可视化？
最新发布
06-04
</think>### 决策边界概念及KNN算法中的可视化方法 #### 一、决策边界的定义 决策边界是分类模型中**分隔不同类别区域的超平面或曲面**。在二维空间中表现为曲线或直线，多维空间中则为超平面。例如，在KNN算法中，...
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