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tensorflow案例实战视频课程 神经网络模型架构_丁进_无监督聚类_中国AI数据
作者:CNAI / 2019-11-29 / 浏览次数:1

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一个样本可以表示为k维特征空间中的一个点。为了对这个特征空 间中的点进行区分,就需要寻找一些超平面来将这个特征空间分为一些互不重叠的子区 域,使得不同类别的点分布在不同的子区域中,这些超平面就成为判别界面。 为了定义这些用来进行空间分割的超平面,就需要引入判别函数的概念。假设变量 Z ∈ Rm为特征空间中的点,这个超平面由所有满足函数f (Z) = 0的点组成。这里的f (Z) 就称为判别函数。 有了判别函数,分类就变得很简单,就是看一个样本在特征空间中位于哪个区域,从 而确定这个样本的类别。 判别函数的形式多种多样,在自然语言处理中,最为常用的判别函数为线性函数。 3.1.4 参数学习算法 学习算法就是如何从训练集的样本中,自动学习决策函数的参数。不同机器学习算 法的区别在于决策函数和学习算法的差异。相同的决策函数可以有不同的学习算法。比 如线性分类器,其参数的学习算法可以是感知器、支持向量机以及梯度下降法等。通过 一个学习算法进行自动学习参数的过程也叫作训练过程。 这里我们介绍一种常用的参数学习算法:梯度下降法(Gradient DeSCent MethOd)o 梯度
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