机器学习之Non-linear Hypotheses

最新推荐文章于 2024-10-07 12:59:39 发布
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分类专栏： AI 文章标签： AI
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本文探讨了在100x100像素的灰度图像中，利用像素强度值作为特征进行汽车识别的逻辑回归训练。特别关注了包含所有二次项(xixj)作为特征时，特征数量的计算，最终得出约5000万的特征数量。

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

Suppose you are learning to recognize cars from 100×100 pixel images (grayscale, not RGB). Let the features be pixel intensity values. If you train logistic regression including all the quadratic terms (xixj) as features, about how many features will you have?

有10000个像素点，最后结果取C10000/2，so，50000000，简直amazing啊
基础知识：cv的算法判断往往是图上的像素点作为维度判断，此题则为2的10000次方

Pytorch 学习（7）：Pytorch中的Non-linear Activations (非线性层)实现
段智华的博客
09-12 2608
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机器学习贝叶斯学习心得_贝叶斯元学习就是您所需要的
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08-21 4225
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机器学习之hypothesis具体是什么样的？？
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机器学习之hypothesis具体是什么样的？？
神经网络(1)--Non-linear hypotheses，为什么我们要学习神经网络这种算法来处理non-linear hypotheses...
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Pytorch 中的 非线性 与 线性层
SILVERCROWNAGE的博客
08-30 797
线性层和非线性层在深度学习模型中通常是交替使用的，它们的组合极大地增强了模型的表达能力。线性层通过线性变换将输入特征映射到输出特征空间，但它本身只能学习到输入特征之间的线性关系。线性模型的表达能力有限，无法很好地处理复杂的非线性模式。为了解决这个问题，通常在线性层之后会添加一个非线性激活函数，例如ReLU、Tanh、Sigmoid等。非线性激活函数能够引入非线性变换，使得模型能够学习到更复杂的特征表示和模式。通过交替使用线性层和非线性层，深度神经网络可以逐渐将输入数据转化为复杂的非线性表示。
机器学习中遇到的一些问题
一直在路上
03-19 2222
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吴恩达机器学习--学习笔记
weixin_41796209的博客
01-07 4625
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机器学习：手写数字识别(Hand-written digits recognition)小项目
linwh8的博客
09-09 1万+
该项目的所有代码在我的github上，欢迎有兴趣的同学与我探讨研究~地址：Machine-Learning/machine-learning-ex3/1. Introduction 手写数字识别(Hand-written digits recognition)，顾名思义，就是将带有手写数字的图片输入到已经训练过的机器，且机器能够很快识别图片中的手写数字，并将之作为输出打印出来。 实现原理：现以我个人
机器学习（十）- Neural Network representation
mike112223的博客
07-20 684
Non-linear hypotheses 我们继续讨论分类的话题，对于之前的较为简单的逻辑回归来说，我们一直在讨论2个参数的情况，是因为它直观，我们可以在二维平面上直接展示出来，利于我们学习，就例如下图左上角的一个非线性分类，我们想要去拟合一条二维曲线。 但是当参数增多，如上图假设我们有100个参数，如果进行参数组合成特征，光2次项就会有大约5000左右的feature，3次项会有大约1...
INT305机器学习
最新发布
m0_73819576的博客
10-07 909
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First Steps with TensorFlow
bxg1065283526的博客
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08-16 2194
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12-12 100
给定任意D，它是某些H的Bad Sample（即Ein和Eout不接近）的概率为： 即H中备选函数的数量M=|H|越少，样本数据量N越大，则样本成为坏样本的概率越小。在一个可接受的概率水平上，学习算法A只需要挑选那个表现最好的h作为g就行了。 挑选出最好的g需要满足两个条件：找到一个假设g使得Eout(g)和Ein(g)是非常接近的，使得Ein(g)足够小， 下面是BAD和M的关系： 因此选择...
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