發(fā)簡(jiǎn)信
IP屬地：廣東
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#5 Optimization優(yōu)化的目的是通過最小化損失函數(shù)，找到合適的權(quán)重W，使得分類效果最佳。 優(yōu)化策略有如下幾種Random SearchFollow the slop...
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#3 Linear classification線性分類器是帶參數(shù)的分類器，數(shù)學(xué)表達(dá)式：f(x,W, b) = Wx + b，其中W為權(quán)重向量，x為圖像的像素值構(gòu)成的向量，b為偏差向量。 以c...
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#2 K nearest neighbor for image classification
機(jī)器學(xué)習(xí)中，K近鄰用于分類。如果把圖像看成是像素點(diǎn)組成的一個(gè)矩陣，則也可以用K近鄰做分類。 K近鄰中涉及的兩個(gè)參數(shù)：（1）距離選擇，用L1還是L...