关键词：
1、我们将要实现一种更强大的方法来解决图像分类问题，该方法可以自然地延伸到神经网络和卷积神经网络上。这种方法主要有两部分组成：一个是评分函数（score function），它是原始图像数据到类别分值的映射。另一个是损失函数（loss function），它是用来量化预测分类标签的得分与真实标签之间一致性的。该方法可转化为一个最优化问题，在最优化过程中，将通过更新评分函数的参数来最小化损失函数值。
2、线性映射关系
W的每一行都是一个分类类别的分类器。对于这些数字的几何解释是：如果改变其中一行的数字，会看见分类器在空间中对应的直线开始向着不同方向旋转。而偏差b，则允许分类器对应的直线平移。需要注意的是，如果没有偏差，无论权重如何，在时分类分值始终为0。这样所有分类器的线都不得不穿过原点。
将线性分类器看做模板匹配：关于权重W的另一个解释是它的每一行对应着一个分类的模板（有时候也叫作原型）。一张图像对应不同分类的得分，是通过使用内积（也叫点积）来比较图像和模板，然后找到和哪个模板最相似。从这个角度来看，线性分类器就是在利用学习到的模板，针对图像做模板匹配。从另一个角度来看，可以认为还是在高效地使用k-NN，不同的是我们没有使用所有的训练集的图像来比较，而是每个类别只用了一张图片（这张图片是我们学习到的，而不是训练集中的某一张），而且我们会使用（负）内积来计算向量间的距离，而不是使用L1或者L2距离。
在预测时，注意只需要做一个矩阵乘法和一个矩阵加法就能对一个测试数据分类，这比k-NN中将测试图像和所有训练数据做比较的方法快多了。
参考：知乎专栏 https://zhuanlan.zhihu.com/p/20918580?refer=intelligentunit
深度学习中得数学，高效计算基础与线性分类器
深度学习说到底就是要调节网络中得权重，使网络的分类结果更接近于训练值。这个重复迭代的过程又是一个线性回归的问题。在这种可能会用到高数，线性代数，概率论中的知识。一、数学基础提一提。1.高数中得知识。 ... 查看详情
5月深度学习班第2课高效计算基础与图像线性分类器
这节课主要是讲了些基本的numpy，scipy和线性的分类器（图像上面，比如knn），还讲了下一些损失函数一：numpy，scipy和线性的分类器（图像上面，比如knn）主要讲代码注意;axis=0表示列 axis=1表示行numpy.random.rand(d0, d1, ...... 查看详情
google深度学习笔记从线性分类器到深度神经网络
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LimitofLinearModel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... 查看详情
线性分类器
1.理解线性分类器目前我了解学习的线性分类器有2个：SVM和逻辑回归（也就是SoftMax），这2个分类器的主体都是一样，不同的地方就是生成损失函数不一样。所以我先讲主体，再讲损失函数，关于线性分类器，大体就是这个样子... 查看详情
支持向量机算法的理解
...技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。支持向量机的学习策略就是间隔最大化。可形式化为一个求解凸二次规划的问题。当训练数据线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性的分类器，即线性可分支持向量机当训练数... 查看详情
机器学习基础笔记：最简单的线性分类器
监督学习多用来解决分类问题，输入的数据由特征和标签两部分构成。我们由浅入深地介绍一些经典的有监督的机器学习算法。这里介绍一些比较简单容易理解的处理线性分类问题的算法。线性可分&线性不可分首先，什么是... 查看详情
深度学习——线性单元和梯度下降
机器学习的一些基本概念，模型、目标函数、优化算法等等，这些概念对于机器学习算法来说都是通用的套路。线性单元 当我们面对的数据不是线性可分的时候，感知器规则就无法收敛，为了解决这个问题，我们使用一个可... 查看详情
人工智能深度学习机器学习常见面试题241~260
目录241.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣242.贝叶斯网络243.因子图 查看详情
深度学习初步：
一、背景介绍 1.深度学习应用 2.一点基础：线性分类器 1)线性分类器得分函数： (1)给定W,可以由像素映射到类目得分 (2)可以调整参数/权重W，使得映射的结果和实际类别吻合 ... 查看详情
深度学习---从入门到放弃简单线性神经网络(代码片段)
深度学习—从入门到放弃（二）简单线性神经网络1.基本结构就像昨天说的，我们构建深度学习网络一般适用于数据大，处理难度也大的任务，因此对于网络的结构需要有一个非常深入的了解。这里以一个分类... 查看详情
水很深的深度学习-task01
目录 1.人工智能、机器学习与深度学习1.1人工智能、机器学习与深度学习1.2起源与发展1.3深度学习定义与分类1.4主要应用2数学基础2.1矩阵论2.2概率统计2.3信息论2.4最优化估计3总结1人工智能与机器学习人工智能分类：... 查看详情
为机器学习分类器提供深度特征（随机森林）
】为机器学习分类器提供深度特征（随机森林）【英文标题】：FeedDeepFeaturestoMachinelearningClassifiers(Randomforest)【发布时间】：2019-06-2315:21:17【问题描述】：我想将我的CNN深度特征提供给传统分类器，即随机森林，我不想使用MLP（... 查看详情
为什么深度学习有效？（whydeeplearningworks）
...达大学教授，很有名。自己对该讲座做个理解。 一、深度学习的背景相关介绍 1、machinelearning：一般的ml只针对线性分类，即只是一个linearmethods。 2、neuralnetworks：第二代神经网络，是对ml的一个发展，更好地非线性分... 查看详情
结合两个基于深度学习的分类器的方法
】结合两个基于深度学习的分类器的方法【英文标题】：Waystocombinetwodeeplearningbasedclassifiers【发布时间】：2018-08-2104:02:44【问题描述】：我想要一个基于CNN的主要分类器和一个类似的用于图像区域的二级分类器。两个分类器都将... 查看详情
计算机视觉中的深度学习3:线性分类
Slides：百度云提取码:gs3n线性分类的参数线性分类的公式f(x,W)=Wx+bf(x,W)=Wx+bf(x,W)=Wx+b其中WWW为参数或者权重以一个有101010类的32×32×332\\times32\\times332×32×3的图片为例其中f(x,W)f(x,W)f(x,W)和bbb为(10,)(10,)(10,)向量 查看详情
bat机器学习面试1000题系列（41-45题）
41.线性分类器与非线性分类器的区别以及优劣 如果模型是参数的线性函数，并且存在线性分类面，那么就是线性分类器，否则不是。常见的线性分类器有：LR,贝叶斯分类，单层感知机、线性回归常见的非线性分类器：决策树... 查看详情
感知器、线性单元
参考技术A参考：零基础入门深度学习(1)-感知器-作业部落CmdMarkdown编辑阅读器(zybuluo.com)系列（1）人工智能方法->机器学习（2）机器学习算法->神经网络神经网络：神经元+连接其中：输入层+隐藏层+输出层（3）隐藏层较多的... 查看详情
可以使用经过普遍训练的深度学习分类器在子类中进行分类吗？
】可以使用经过普遍训练的深度学习分类器在子类中进行分类吗？【英文标题】：Canagenerallytraineddeeplearningclassifierbeusedtoclassifywithinsubclasses?【发布时间】：2017-01-1004:26:46【问题描述】：假设，一个深度学习分类器被训练来区分汽... 查看详情