mnist数据集包含60000个训练样本与10000个测试样本,每个样本为20*20的像素图片。期望学习图像得到识别(分类)图像中表示的阿拉伯数字(0~9)。 mnist经典数据集被用作分类算法的常用测试集,目前多种方法对mnist的处理有不同的性能: Type Classifier Distortion Preprocessing Error rate (%) Linear classifier Pairwise linear classifier None Deskewing 7.6[9] K-Nearest …

2017年2月11日 0条评论 8198点热度 0人点赞 阅读全文

回归(regression)是监督学习的一个重要问题,回归问题用于预测输入变量(自变量)和输出变量(因变量)之间的关系,特别是当输入变量的值发生变化时,输出变量的值随之发生变化,回归模型正是表示输入变量到输出变量之间映射的函数,回归问题的学习等价于函数拟合;选择一条函数曲线使其很好地拟合已知数据且很好地预测未知数据。 按照输入变量与输出变量之间的关系的类型即模型的类型,回归问题分为线性回归和非线性回归。 回归问题最常用的损失函数是平方损失函数,再次情况下可以由著名的最小二乘法求解。     好,…

2016年7月1日 0条评论 6972点热度 0人点赞 阅读全文