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为什么从线性分类器开始#xff1f;
形式简单、易于理解 通过层级结构#xff08;神经网络#xff09;或者高维映射#xff08;支撑向量机#xff09;可以 形成功能强大的非线性模型
什么是线性分类器#xff1f;
线性分…记录学习 北京邮电大学计算机学院 鲁鹏
为什么从线性分类器开始
形式简单、易于理解 通过层级结构神经网络或者高维映射支撑向量机可以 形成功能强大的非线性模型
什么是线性分类器
线性分类器是一种线性映射将输入的图像特征映射为类别分数。
线性分类器定义
第i个类的线性分类器 x 代表输入的d维图像向量 c 为类别个数 w i [ w i 1 . . . w i d ] T w_i [w_{i1} ... w_{id}]^T\ wi[wi1...wid]T 为第i个类别的权值向量 b i {b_{i}} bi 为偏置
每个类都有自己的参数w和b For example 任务为图片分配类别标签汽车类、猫类、鸟类
线性分类器决策步骤 1.图像表示成向量
2.计算当前图片每个类别的分数 3. 按类别得分判定当前图像 4. 按照矩阵来表示 CIFAR 10 数据集分类任务的分类器 Wx , b 的维度是多少
CIFAR10有10个类别且图像大小为32x32x3因此: x是图像向量其维度是3072维 w是权值矩阵其维度是10x3072 b是偏置向量其维度为10X1的向量 f是得分向量其维度为10X1的向量
线性分类器的权值向量 线性分类器的决策边界
