[模式识别].(希腊)西奥多里蒂斯<第四版>笔记4之__非线性分类器
2014-07-18 11:14
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1,Exclusive OR(XOR)Booleanfunction问题
布尔量AND和OR是线性可分的
2,两层感知器
对Figure4.1中A类和B类,首先能想到的是画两条直线。如图Figure4.4.
① 两层感知器的分类能力
3,三层感知器
4,基于训练集精确分类的算法
5,反向传播算法
6,反向传播主题的变种
7,成本函数的选择(THE COST FUNCTION CHOICE)
8, 网络尺寸的选择
9,权重共享网络
10,广义线性分类器
11,线性二分法的维度空间容量
12,多项式分类器
13,径向基函数网络
14,通用逼进器
15,概率神经网络
16,支持向量机:非线性情况
17,超出了支持向量机模式:①Expansion in Kernel Functionsand Model Sparsification。②Robust Statistics Regression
18,决策树:①Set of Questions②Splitting Criterion③Stop-Splitting Rule④Class Assignment Rule
19,组合分类器:①Geometric Average Rule②Arithmetic Average Rule③Majority Voting Rule④A Bayesian Viewpoint
20,提高的方法组合分类器(THE BOOSTING APPROACH)
21,类不平衡问题
PS:整理这些知识框架都觉得要吐血的赶脚啊,模式识别水太深了。。只能先只见森林了~
布尔量AND和OR是线性可分的
2,两层感知器
对Figure4.1中A类和B类,首先能想到的是画两条直线。如图Figure4.4.
① 两层感知器的分类能力
3,三层感知器
4,基于训练集精确分类的算法
5,反向传播算法
6,反向传播主题的变种
7,成本函数的选择(THE COST FUNCTION CHOICE)
8, 网络尺寸的选择
9,权重共享网络
10,广义线性分类器
11,线性二分法的维度空间容量
12,多项式分类器
13,径向基函数网络
14,通用逼进器
15,概率神经网络
16,支持向量机:非线性情况
17,超出了支持向量机模式:①Expansion in Kernel Functionsand Model Sparsification。②Robust Statistics Regression
18,决策树:①Set of Questions②Splitting Criterion③Stop-Splitting Rule④Class Assignment Rule
19,组合分类器:①Geometric Average Rule②Arithmetic Average Rule③Majority Voting Rule④A Bayesian Viewpoint
20,提高的方法组合分类器(THE BOOSTING APPROACH)
21,类不平衡问题
PS:整理这些知识框架都觉得要吐血的赶脚啊,模式识别水太深了。。只能先只见森林了~
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