tip:老师语速超快...痛苦= = 线性分类器损失函数与最优化 \(Multiclass SVM loss: L_{i} = \sum_{j \neq y_{i}} max(0,s_{i}-s_{y_{i}}+1)\) \(Loss = \frac{1}{N} \sum_{i=1}^{N} L_{i}\) Q1: what if the sum was instead over all classes(j = yi)? A1:在计算中,我们可以知道这个没有意义,在公式中相当于加上了1,因为yi…
1 #CS231n中线性.非线性分类器举例(Softmax) #注意其中反向传播的计算 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt N = 100 # number of points per class D = 2 # dimensionality K = 3 # number of classes X = np.zeros((N*K,D)) # data matrix (each row…
转载请注明作者:梦里风林 Github工程地址:https://github.com/ahangchen/GDLnotes 欢迎star,有问题可以到Issue区讨论 官方教程地址 视频/字幕下载 Limit of Linear Model 实际要调整的参数很多 如果有N个Class,K个Label,需要调整的参数就有(N+1)K个 Linear Model不能应对非线性的问题 Linear Model的好处 GPU就是设计用于大矩阵相乘的,因此它们用来计算Linear Model非常effic…
这是个人学习时跑的代码,结果就不贴了,有需要的可以自己运行,仅供参考,有不知道的可以私下交流,有问题也可以联系我.当然了我也只能提供一点建议,毕竟我也只是初学者 第一个页面 # -*- coding: utf-8 -*- #previous row is a way to use chinesefrom sklearn import datasetsfrom sklearn.cross_validation import train_test_splitfrom sklearn import p…
%%%% Tutorial on the basic structure of using a planar decision boundary %%%% to divide a collection of data-points into two classes. %%%% by Rajeev Raizada, Jan.2010 %%%% %%%% Please mail any comments or suggestions to: raizada at cornell dot edu…
1 def judga(lis1,z): #判断列表lis1中点是否都在线z的一侧 s=0 for i in lis1: if z[0]+i[0]*z[1]+i[1]*z[2]>0: s+=1 if s==len(lis1) or s==0: return True else: return False def judg(x,y,z):#判断A类点x,B类点y是否在线Z不同侧 flag = False if (z[0]+x[0]*z[1]+x[1]*z[2])*(z[0]+y[0]*z[1]+y…
思路 这题问题是对于这一群点和一条直线,我们也不知道直线上方的是A类还是直线下方的是A类.其实对于这个二分类问题,我们也没必要知道.我们只需要判断直线每一测的点是不是一类(A类或B类)就可以了. 至于如何判断这一侧的点是不是一类,用一个set就可以了:把这一侧的点的自身类别(A或B)全都扔进一个set,如果是同一类,那么set的大小肯定是1. 进而,如果直线两侧对应的set大小全都是1,那么就二分类成功了. 代码 m, n = [int(i) for i in input().split()]…
SVM发展史 线性SVM=线性分类器+最大间隔 间隔(margin):边界的活动范围.The margin of a linear classifier is defined as the width that the boundary could be increased by before hitting a data point. 预备知识 线性分类器的分割平面(超平面):Wx+b=0 点到超平面的距离:\(M=\frac{ \vert g(x) \vert }{\left\|W\righ…
