2017年8月12日

Logistic回归python实现

摘要： 2017-08-12 Logistic 回归，作为分类器： 分别用了梯度上升，牛顿法来最优化损失函数： # -*- coding: utf-8 -*-'''function: 实现Logistic回归，拟合直线，对数据进行分类；利用梯度上升，随机梯度上升，改进的随机梯度上升，牛顿法分别对损失函数优化 阅读全文

posted @ 2017-08-12 21:46 洛珈山下 阅读(3684) 评论(0) 推荐(0) 编辑

第二节课-Data-driven approach:KNN和线性分类器分类图片

摘要： 2017-08-12 1.图片分类是很多CV任务的基础； 2.图片分类要面临很多的问题，比如图片被遮挡，同一种动物有很多种颜色，形状等等，算法需要足够强壮； 3.所以很难直接写出程序来进行图片分类，常用的方法是数据的驱动的方法： 4.KNN: 重点在于选取K的数值，可以采取交叉验证的方式，找到最佳的 阅读全文

posted @ 2017-08-12 15:37 洛珈山下 阅读(738) 评论(0) 推荐(0) 编辑

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