线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？

线性分类器

线性分类器就是用一个“超平面”将两个样本隔离开，如：
（1）二维平面上的两个样本用一条直线来进行分类；
（2）三维立体空间内的两个样本用一个平面来进行分类；
（3）N维空间内的两个样本用一个超平面来进行分类。
常见的线性分类器有：LR，贝叶斯分类，单层感知机、线性回归，SVM（线性核）等。
线性分类器速度快、编程方便且便于理解，但是拟合能力低。

非线性分类器

非线性分类器就是用一个“超曲面”或者多个超平（曲）面的组合将两组样本隔离开（不属于线性的分类器），如：
（1）二维平面上的两组样本用一条曲线或折线来进行分类；
（2）三维立体空间内的两组样本用一个曲面或者折面来进行分类；
（3）N维空间内的两组样本用一个

线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？相关推荐

线性分类器与非线性分类器
线性分类器和非线性分类器是我们经常说的词汇,然而我却并不知道他的真正含义,上网搜索了一下,材料也是很少.整理如下: 对于二类的情形: 线性分类:是用一个超平面能将正负样本区分开,表达式为y=wx,这里 ...
线性、非线性分类器数据的线性、非线性
线性.非线性分类器&数据的线性.非线性一.线性分类器: 有无数个可划分这两个线性可分类的超平面在二维空间里面,一个线性分类器是一条线.图14.8展示了五个分类例子.这些线有一个函数形式w1 ...
深度学习与计算机视觉（二）线性SVM与Softmax分类器
2.线性SVM与Softmax分类器 2.1 得分函数(score function) 2.1.1 线性分类器 2.1.2 理解线性分类器 2.2 损失函数 2.2.1 多类别支持向量机损失(Mult ...
基于fisher线性判别法的分类器设计
0.引言说明这篇文章实际上是楼主上的模式识别课程的课堂报告,楼主偷懒把东西直接贴出来了.选择fisher判别法的原因主要是想学习一下这个方法,这个方法属于线性判别法,操作起来和lda判别法近乎没啥区 ...
斯坦福大学公开课机器学习：Neural Networks，representation: non-linear hypotheses（为什么需要做非线性分类器）...
如上图所示,如果用逻辑回归来解决这个问题,首先需要构造一个包含很多非线性项的逻辑回归函数g(x).这里g仍是s型函数(即 ).我们能让函数包含很多像这的多项式,当多项式足够多时,那么你也许能够得到可以 ...
线性SVM与Softmax分类器
1 引入上一篇介绍了图像分类问题.图像分类的任务,就是从已有的固定分类标签集合中选择一个并分配给一张图像.我们还介绍了k-Nearest Neighbor (k-NN)分类器,该分类器的基本思想是通 ...
模式识别中利用二型势函数法求解非线性分类器的原理以及python代码实现
前言在学校的深度学习实验过程中,由于要求实现非线性分类器的势函数实验中给出的例程代码是matlab语言的(ps:自从电脑被偷了以后,新电脑没有装matlab),我便想到用python实现非线性分类器 ...
支持向量机原理之线性SVM与非线性SVM
一.什么是SVM? SVM的英文全称是Support Vector Machines,我们叫它支持向量机.支持向量机是我们用于分类的一种算法.让我们以一个小故事的形式,开启我们的SVM之旅吧. 在很久 ...
线性SVM与非线性SVM
所谓线性SVM与非线性SVM是指其选用的核类型. 用于分类问题时,SVM可供选择的参数并不多,惩罚参数C,核函数及其参数选择.对于一个应用,是选择线性核,还是多项式核,还是高斯核?还是有一些规则的. ...

线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？

线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？

线性分类器与非线性分类器的区别是什么？有哪些优劣特性？相关推荐

最新文章

热门文章