Linear Classfier

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#lua

    Machine Learning 课的第一次作业是实现

   The perceptron algorithm

   Direct solution of linear regression

   On-line (stochastic) linear regression

   On-line (stochastic) logistic regression

   On-line (stochastic) multinomial logistic regression

   等几种linear classfier 的ridge和lasso版本。因为使用lab自己开发的torch系统，很不熟练，所以进度比较慢，但正好可以当做学习lua语言的契机吧

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关注
model.classifier 通常指模型的分类头 是什么，详细举例说明在什么部位，发挥什么作用
ZJQ的博客
06-07 349
可训练参数：分类头；model.classifier 通常指模型的分类头 是什么，详细举例说明在什么部位，发挥什么作用 在深度学习模型中，**分类头（Classifier Head）**是指模型末端用于完成分类任务的组件，通常是**一个或多个全连接层（线性层）**。它的作用是将模型提取的高层语义特征映射到具体的分类标签空间。
【Python机器学习】零基础掌握SGDClassifier线性分类器
Mr数据杨
10-30 475
本次介绍了SGDClassifier算法，并应用于电影票房成功的预测。通过对导演的知名度、主演的吸引力和电影预算等因素的综合分析，成功地建立了一个分类模型。可视化结果也明确地展示了各因素与电影票房成功之间的关系。优点总结，SGDClassifier算法具有出色的灵活性和扩展性，能很好地处理大规模数据。优点说明计算效率高适用于大规模数据集灵活性强可以通过不同的损失函数和正则项来定制模型易于实现在Scikit-Learn等机器学习库中有现成的实现扩展性好能够适应更复杂的模型结构，如核方法等。
线性分类器（Linear Classifier）
xuechanba的博客
05-08 9965
线性分类器 如上图所示，这是二维空间中的一个数据集，如果他正好能够被一条直线分成两类，那么我们称它为线性可分数据集，这条直线就是一个线性分类器。 在三维空间中，如果数据集线性可分，是指能够被一个平面分为两类。 在一维空间中，所有的点都在一条直线上，如果线性可分。可以理解为它们能够被一个点分开。 这里的直线、平面、点被分为决策边界。 一个 m 维空间中的数据集，如果能够被一个超平面一分为二，那么这个数据集就是线性可分的，这个超平面就是决策边界。 例如，这是二维平面上的一条直线， 它可以把平面切分成两
linearclassifiers（线性分类器）
05-19
机器学习 中的线性分类器算法，采用简易python语言编写
mahout之贝叶斯
weixin_33819479的博客
12-09 249
2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>> ...
监督学习-分类模型1-线性分类器（Linear Classifiers）
catgray的博客
09-10 5260
模型介绍：线性分类器（linear classification），是一种假设特征与分类结果存在线性关系的模型。这个模型通过累加计算每个维度的特征与各自权重的乘机来帮助类别决策。
Naive Bayes Classifier详解（附带概率论公式推导）
Ἥλιος
07-31 8342
Naive Bayes Classifier详解 第八次写博客，本人数学基础不是太好，如果有幸能得到读者指正，感激不尽，希望能借此机会向大家学习。这一篇的内容来自于各种书籍和网上资料，以及自己的一些见解。 预备知识： 这一部分主要是谈一谈概率论中的相关内容，以及贝叶斯决策论的介绍。 贝叶斯定理（Bayes’ theorem） 　　假设X,YX,YX,Y是一对随机变量，他们...
Python基础（十三） 机器学习sklearn库详解与应用_e anad lib site-packages sklearn linear_model _lo(1)
2401_84182936的博客
04-30 895
【5】数据集的标准化（本数据集特征比较接近，实际处理过程中未标准化）【6】构建训练集和测试集（本课暂不考虑验证集）
from torch import nn nn.Conv2d? class Lenet5(nn.Module): def __init__(self): super(Lenet5,self).__init__() #1+ 28-5/(1)==24 L1层的卷积核形状大小 ℝ6×1×5×5为，偏置项形状大小为6 self.features=nn.Sequential( nn.Conv2d(in_channels=1,out_channels=6,kernel_size=(5,5),stride=1), nn.ReLU(), nn.AvgPool2d(kernel_size=2,stride=2), #6*12*12 #定义第二个卷积层 nn.Conv2d(in_channels=6,out_channels=16,kernel_size=(5,5),stride=1), #1+12-5/(1)=16*8*8 nn.ReLU(), nn.MaxPool2d(kernel_size=2,stride=2), #1+(8-2)/(2)=4 #16*4*4 ) #定义全连接层 self.classfier=nn.Sequential(nn.Linear(in_features=256,out_features=120), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=120,out_features=84), nn.ReLU(), nn.Linear(in_features=84,out_features=10), ) def forward(self,x): x=self.features(x) x=torch.flatten(x,1) result=self.classfier(x) return result
06-01
这是一个使用 PyTorch 实现的 LeNet-5 网络模型。LeNet-5 是一个经典的卷积神经网络模型，被广泛应用于手写数字识别等计算机视觉任务中。 这个模型包含两个部分：特征提取部分和分类部分。特征提取部分包括两个卷...
CS231n Assignment 1(一)
weixin_43174717的博客
05-17 449
@[TOC](CS231n Assignment 1(一)) 这篇文章就用来说说CS231n A1 Q1-Q3主要教的东西，还有计算SVM、Softmax损失函数和梯度的全矢量化（fully-vectorized）代码吧。 0.图像识别的简单分类器 CS231n是讲卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）图像识别的，当然，不可能一开始就来讲CNN（可能也可以吧），所以前面的几个lecture从简单的图像识别器开始讲起。 A1前三问主要讲了两大类图像识别分别器：KNN
对linear classifier 的整体理解
shitaixiaoniu的专栏
06-27 1477
文本分类将
Python nltk Learning to classify texts
BeforeEasy的博客
02-10 509
来自http://www.nltk.org/book/ch06.html Learning to classify texts分类：classification:就是为输入选择正确的标签分类分为两种：supervised classification 和 unsupervised classification 这次先说supervised classification:如果训练集中每个输入都有正确...
机器学习(5)--创建线性分类器(linear classifier)
https://github.com/Wheeeeeeeeels
02-28 4388
创建一个简单的线性分类器 创建分类器代码如下: #-*- coding:utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #创建样本数据 x=np.array([[3,1],[2,5],[1,8],[6,4],[5,2],[3,5],[4,7],[4,-1]]) #为数据点创建标记 y=[0,1,1,0,0...
大彩串口屏-烧录与调试
2202_75883143的博客
09-05 788
摘要：DC10600M070串口屏提供三种调试方法：1）虚拟屏幕调试：需安装VisualTFT和VSPXD软件，通过虚拟串口通信调试；2）实体机烧录调试：支持SD卡快速烧录和串口烧录两种方式，烧录成功后可通过指令助手进行联机调试；3）LUA代码调试：使用print()函数输出调试信息，需通过TTL转USB接口连接屏幕背面特定引脚（GND和TXD）查看日志（波特率115200）。不同型号引脚位置可能不同，建议参考官方文档。
C/C++ 与 Lua 互相调用详解
至虛極，守靜篤
09-05 386
Lua 是一门轻量级、嵌入式的脚本语言，常常与 C/C++ 结合使用。通过嵌入 Lua，可以让应用程序获得灵活的配置、脚本化逻辑和可扩展性。本文将介绍如何在，以及如何让。最后给出一个，可以直接编译运行。
探索OpenResty：高性能Web开发利器
最新发布
曹哥的博客
09-07 741
通过本文，我们对OpenResty有了初步的认识，了解到它如何结合Nginx的强大性能与Lua语言的灵活性，为Web应用开发提供了一种新的思路。对于那些寻求在保持高性能的同时，还能实现复杂业务逻辑的企业来说，OpenResty无疑是一个极具吸引力的选择。希望这篇文章能激发你对OpenResty的兴趣，并为你未来的技术选型提供有价值的参考。如果有任何疑问或想要了解更多信息，请继续关注我的博客！
Lua ＞ OpenResty Lua Module
qq_33067925的博客
09-07 131
摘要：本文演示了如何在OpenResty中创建和使用Lua模块。通过建立项目目录结构，编写一个简单的Lua模块（hello.lua）实现问候功能，配置Nginx（nginx.conf）加载该模块，最后启动服务并通过curl测试验证。整个过程展示了OpenResty中Lua模块的开发流程，成功输出"Hello World"。
lua中table键类型及lua中table的初始化有几种方式
tecoes的博客
09-07 418
键类型描述推荐场景字符串最常用，可读性好，性能稳定首选。用于表示配置、对象属性等。数字用于实现数组和有序列表需要按顺序访问一组数据时使用。布尔值只有两个可能的值适用于简单的二态配置。引用类型（表 / 函数等）用作临时缓存的键高级用法，如实现备忘录模式或对象唯一标识。1. 创建空表最基础的方式，创建一个没有任何元素的 table。2. 列表式初始化用于创建数组或线性表，索引会自动从 1 开始递增。3. 键值对式初始化用于创建字典或映射，可以自定义任何类型的键（通常是字符串）。
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