前言 感知器是分类的线性分类模型，其中输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面，属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化，得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的 ...
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2019-06-01 23:08:03
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https://www.cnblogs.com/realkate1/p/5683939.html 生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 引言 最近看文章《A survey of appearance models in visual object trackin ...
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2019-04-24 00:02:59
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生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 生成模型（Generative）和判别模型（Discriminative） 引言 最近看文章《A survey of appearance models in visual object tracking》（XiLi，ACM ...
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2019-02-21 10:55:52
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一、什么是高斯判别模型？ 二、怎么求解参数？ ...
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2019-01-17 21:11:02
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https://blog.csdn.net/a312863063/article/details/83512870 目 录第一章 初步了解GANs 3 1. 生成模型与判别模型. 3 2. 对抗网络思想. 3 3. 详细实现过程. 3 3.1 前向传播阶段. 4 3.2 反向传播阶段. 4 4. G ...
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2019-01-15 14:07:39
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概述 感知机在1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础，它是一个二类分类的线性分类模型，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机模型 1、定义 假设输入空 ...
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2018-12-15 13:58:06
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LR & SVM 的区别 相同点 1. LR和SVM都是分类算法。 2. 如果不考虑核函数，LR和SVM都是线性分类算法，也就是说他们的分类决策面都是线性的。 3. LR和SVM都是监督学习算法。 4. LR和SVM都是判别模型。 不同点 1. 损失函数不一样 2. 支持向量机只考虑局部的边界线附近 ...
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2018-10-26 19:35:13
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感知机模型是一个二分类的线性分类模型。其输入为实例的特征峰向量。输出是实例的类别，取+1和-1两种值。感知机对应于输入空间中讲实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。其判别函数为： w是超平面的法向量，b是超平面的截距。 如图 其损失函数的选择是误分点到决策面的距离。因此决策面可以有多个。感知 ...
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2018-10-09 12:16:39
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文章1 Generative and Discriminative Text Classification with Recurrent Neural Networks 时间：2017 机构：Google DeepMind 生成模型：generative 判别模型：discrimination 作者 ...
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2018-09-08 17:40:43
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本文LDA指线性判别模型，并非自然语言处理中的主题模型LDA。 1.LDA简介 LDA在模式识别领域（比如人脸识别，舰艇识别等图形图像识别领域）中有非常广泛的应用。LDA是一种监督学习的降维技术，也就是说它的数据集的每个样本是有类别输出的。这点和PCA不同。PCA是不考虑样本类别输出的无监督降维技术 ...
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2018-09-05 19:55:23
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