发简信
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Rosenblatt计算机实验：模式分类
一、Rosenblatt代码： 基于理论给出代码： Rosenblatt感知器代码 二、Rosenblatt总结与讨论 感知器是一个单层神经网络...
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高斯环境下感知器与贝叶斯分类器的关系
一、引言 感知器与贝叶斯分类器之间有一定的联系。在高斯环境下，贝叶斯分类器退化成线性分类器，这一节我们研究这种联系，并深入研究感知器的运行。首先...
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Rosenblatt感知器一、引言 1958年，一位心理学家Rosenblatt发明了该感知器，所以被后人取名为Rosenblatt感知器。该感知器是第一个从算法上完整描...
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随机梯度下降随机梯度下降是一种简单而又高效的方法。主要用于凸损失函数下线性分类器的判别式学习，例如：线性SVM、Logistic回归。SGD在大规模学习方面...
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支持向量机
支持向量机可以用于分类、回归与异常点检测，它有以下优势： 1、对高维数据集十分有效。 2、当p>n时，依然有效。 3、高效利用内存。 4、不同的...
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内核岭回归内核岭回归(KRR)由使用内核方法的岭回归所组成。不同的内核会导致不同的空间线性函数。对于非线性的内核，它与原始空间中的非线性函数相对应。内核岭...
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线性和二次判别分析一、符号说明 ：协方差矩阵，特征之间相互独立，其实就是一个对角矩阵。 二、引言 线性判别分析(LDA)和二次判别分析(QDA)是两个经典的分类器...
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广义线性模型（二）一、符号说明 上篇：广义线性模型（一） - 简书 新增符号说明： 其中，当时，；当时， 误差容忍度 ：控制 二、正交匹配追踪法（OMP） OMP...
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广义线性模型（一）一、说明 本章主要讲述一些用于回归的方法，如果需要使用广义线性模型进行分类，请使用Logistic回归。 二、符号说明 ...