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线性分类器前沿信息_构造方法的调用正确的是(2024年12月实时热点)

内容来源：卡姆驱动平台所属栏目：教程更新日期：2024-12-02

线性分类器

𐟓š 机器学习之旅：逻辑回归的秘密 𐟔 探索另一种强大的分类器：逻辑回归。了解其背后的 logit 函数，以及为什么它被称为对数概率回归。 𐟎𘺤𛀤𙈩€‰择 sigmod 函数将 wx+b 映射到(0,1)区间？ 𐟔„ 损失函数为何不选择 MSE？因为这样得到的损失函数不凸，难以优化。 𐟓ˆ 如何处理多分类问题，以及为什么感知机无法解决多分类？ 𐟛 ️ 逻辑回归的必要性是什么？线性分类器没有考虑到数据的误差，我们应该鼓励决策边界尽量使错误点靠近决策边界。 𐟔 通过这些问题的解答，我们将更深入地理解逻辑回归的原理和应用。

加州大学伯克利分校的“机器学习”讲义 174页的pdf下载：people.eecs.berkeley.edu/~jrs/papers/machlearn.pdf 这个pdf是加州大学伯克利分校电子工程与计算机科学系的 Jonathan Richard Shewchuk 教授编写的关于机器学习的课堂笔记，涵盖了从基础的线性分类器到支持向量机、高斯判别分析、决策树、随机森林、神经网络、聚类和降维等多种机器学习算法的理论和应用。

北京大学提出统一骨架序列建模新方法背景：最近，视觉-语言模型（VLMs）在AI生成图像检测方面展现出巨大潜力。特别是在面对新的和未知的生成模型时，如何有效检测生成的图像成为一个重要问题。方法：本文提出了一种基于CLIP特征的轻量级检测策略。只需少量的来自单个生成模型的真假图像对作为参考集，就可以在CLIP特征空间中训练一个线性分类器。贡献：本文展示了CLIP特征在各种挑战性场景中的惊人泛化能力和高鲁棒性，超越了现有的方法。此外，CLIP特征不仅依赖于低层次的生成痕迹，还利用了其他类型的信息，因此可以与其他检测器互补。数据集：本文使用了32,000张真假图像作为测试集，涵盖了GAN-based、DM-based和商业工具三大类生成模型，以及不同的生成模式（无条件、有条件、文本到图像）。本文还考虑了图像经过压缩和缩放等后处理操作的情况，模拟了真实的应用场景。实验总结：在各种实验设置下，本文对比了CLIP-based检测器和其他SOTA方法。发现CLIP-based检测器在平均AUC和准确率上都有显著的优势，尤其是在OOD和受损数据上。本文还分析了参考集的大小、内容和质量，以及预训练数据集的影响，发现这些因素都会对检测性能产生重要的作用。

XGBoost的优缺点解析 XGBoost，全称是Extreme Gradient Boosting，是一种在机器学习中非常受欢迎的算法。它有很多优点，但也有一些需要注意的地方。让我们来详细看看它的优缺点吧。优点 𐟌Ÿ 高精度：XGBoost在损失函数上进行了二阶泰勒展开，而不仅仅是GBDT的一阶泰勒展开。这不仅提高了精度，还允许自定义损失函数，因为二阶泰勒展开可以近似很多损失函数。灵活性：XGBoost不仅支持CART作为基分类器，还支持线性分类器。使用线性分类器的XGBoost相当于带L1和L2正则化项的逻辑斯蒂回归（分类问题）或线性回归（回归问题）。此外，XGBoost还支持自定义损失函数，只要这个函数支持一阶和二阶求导。正则化：XGBoost在目标函数中加入了正则项，用来控制模型的复杂度。正则项包括树的叶子节点个数和叶子节点权重的L2范式。这有助于降低模型的方差，防止过拟合。 Shrinkage（缩减）：XGBoost在进行完一次迭代后，会将叶子节点的权重乘上一个系数，主要是为了削弱每棵树的影响，让后面有更大的学习空间。列抽样：XGBoost借鉴了随机森林的做法，支持列抽样。这不仅有助于降低过拟合，还能减少计算量。缺失值处理：XGBoost采用了稀疏感知算法，极大地加快了节点分裂的速度。并行化操作：XGBoost的块结构可以很好地支持并行计算，提高计算效率。缺点 ⚠️ 尽管XGBoost利用预排序和近似算法来降低寻找最佳分裂点的计算量，但在节点分裂过程中仍然需要遍历数据集。预排序过程的空间复杂度过高，需要存储特征值和特征对应样本的梯度统计值的索引，相当于消耗了两倍的内存。总结 𐟓 XGBoost在很多方面都表现出色，尤其是在精度和灵活性上。然而，它的预排序过程和内存消耗也是一个需要注意的问题。在选择是否使用XGBoost时，需要根据具体问题和资源来权衡。

𐟒ꦔ歷向量机（SVM）全解析𐟌Ÿ 𐟓š 支持向量机（SVM，Support Vector Machine），这一强大的机器学习算法，主要用于分类和回归分析。 𐟔 基本概念： SVM 是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。其决策边界是对学习样本求解的最大边距超平面。 𐟒ᠥŽŸ理与特点： 𐟔𙠦 𘥿ƒ思想是通过找到一个最优超平面来分离不同类别的数据。 𐟔𙠥﹤𚎧𚿦€祏賂†数据，SVM 通过寻找最大化类别间距离的超平面进行分类。 𐟔𙠥﹤𚎧𚿦€礸可分数据，SVM 利用核函数将数据映射到高维空间，再找到线性可分的超平面。 𐟎𓕥Ž𐯼š 𐟔𙠥𘸧”覠𘥇𝦕𐥌…括线性核函数、多项式核函数、径向基函数(RBF)等。 𐟔𙠤𘻨恥Ž𐨽碌𖦜‰LIBSVM、SVMlight、Weka等，提供丰富接口和工具。 𐟚€ 应用与发展： 𐟔𘠓VM 在文本分类、图像识别、生物信息学等领域有广泛应用。 𐟔𘠥𘸤𘎥…𖤻–机器学习算法结合使用，提升分类和回归的准确性与效率。

KNN算法详解：优缺点与实际应用 1. 𐟤” KNN是什么？ KNN，全称K最近邻，是一种基于实例的学习方法。它的核心思想是，如果一个样本在特征空间中的k个最近邻居中，大多数属于某一类别，那么这个样本也属于这个类别，并具备该类别的特性。就像“物以类聚，人以群分”，孟母三迁的故事也是为了找到一个合适的住址，加上k个邻居，你和他们品性相同。 𐟓 KNN的三要素 K值的选取：选择合适的K值至关重要。距离度量的方式：如何计算样本之间的距离。分类决策规则：如何根据邻居的类别来决定样本的类别。 𐟌Ÿ KNN的优点理论成熟，思想简单：既可以用于分类，也可以用于回归。非线性分类：适用于非线性分类问题。训练时间复杂度低：仅为O(n)，比支持向量机等算法低。对数据无假设：与朴素贝叶斯相比，准确度高，对异常点不敏感。适用于类域交叉或重叠较多的样本集：KNN方法更适合这种情况。适用于大样本容量：适合样本容量较大的类域自动分类。 𐟚렋NN的缺点计算量大：尤其是特征数非常多的时候。样本不平衡：对稀有类别的预测准确率低。内存占用：KD树、球树等模型建立需要大量内存。懒散学习方法：基本上不学习，预测时速度慢。可解释性不强：相比决策树模型，KNN模型的可解释性较弱。 𐟓 个人总结 KNN在实际应用中的使用性还不是很强，通常使用逻辑回归（LR）和线性分类器（LF）更多。

机器学习经典算法全解析，轻松上手！机器学习领域有许多算法，对于初学者来说，全面学习可能有些挑战。今天，我们为大家整理了10个最经典的机器学习算法，帮助你快速入门！ 1️⃣ 决策树（Decision Tree）𐟌𓯼š这是一种基于已知情况发生概率的决策分析方法，通过构建决策树来评估项目的可行性。它是一种直观的概率分析图解法。 2️⃣ K均值聚类算法（K-means Clustering）𐟎ﯼš这是一种迭代求解的聚类分析算法。首先将数据分为K组，然后随机选择K个对象作为初始聚类中心。接着计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，将每个对象分配给最近的聚类中心。 3️⃣ 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）𐟛᯸：这是一种按监督学习方式对数据进行二元分类的广义线性分类器。其决策边界是通过求解最大边距超平面来确定的。 4️⃣ Apriori算法𐟛’：这是一种挖掘关联规则的频繁项集算法。它的核心思想是通过候选集生成和情节的向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。该算法广泛应用于商业和网络安全等领域。 5️⃣ 邻近算法（K最近邻分类算法）𐟑导š这是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一。所谓K最近邻，就是K个最近的邻居的意思。每个样本都可以用它最接近的K个邻近值来代表。近邻算法就是将数据集合中每一个记录进行分类的方法。这些经典算法是机器学习的基础，掌握它们将为你进一步探索更复杂的模型打下坚实的基础。

一文搞懂GNN图神经网络：从原理到应用嘿，大家好！今天我们来聊聊图神经网络（GNN），这个听起来有点高大上的东西。其实，GNN就是一种基于图结构的深度学习模型，专门用来处理图数据。简单来说，图是由节点（也叫顶点）和边组成的数学结构，用来表示对象之间的关系。节点代表实体，边表示节点之间的连接。 GNN的本质 𐟌 GNN的核心思想是通过迭代更新节点的特征向量来获得节点的表示。这个过程有点像我们在社交网络中不断更新自己的状态，最后形成一个相对稳定的自我描述。GNN不仅可以处理社交网络，还能应用在很多其他领域，比如化学分子结构分析、知识图谱等等。 GNN的原理 𐟧銨Š‚点分类节点分类是GNN的一个基本应用。通过迭代更新节点的特征向量，我们可以得到每个节点的表示。然后，可以用线性分类器或者其他机器学习模型来预测未标记节点的类别。这在社交网络分析中特别有用，比如发现隐藏的社区结构。个性化推荐个性化推荐也是GNN的一个亮点。通过学习用户之间的关系，GNN可以为用户推荐更符合他们需求和兴趣的内容。比如，在一个电商网站上，GNN可以根据用户的购买历史和浏览记录，推荐他们可能感兴趣的产品。 GNN的应用 𐟓𑊧侤𚤧𝑧𛜥ˆ†析社交网络分析是GNN的一个典型应用场景。通过学习节点间的连接和特征，GNN可以发现隐藏在社交网络中的社区结构。比如，在一个社交媒体平台上，GNN可以把相似兴趣的用户聚集在一起，形成一个个社区。链接预测链接预测也是GNN的一个重要应用。在社交网络中，链接预测可以用于推荐好友、预测用户行为等。通过对图结构的分析和建模，GNN可以提高链接预测的准确性和效果。比如在社交网络上，GNN可以预测两个人是否会成为朋友。图的信息 𐟓Š 为了更详细地描述图的节点、边或整体，我们可以在图的这些部分中存储相关信息。节点可以存储实体的属性，边可以存储节点间关系的详细信息，而整个图可以存储全局信息。这些信息有助于全面理解图的结构和含义，并为图分析和算法应用提供基础。图的表示 𐟓ˆ 图的邻接表和邻接矩阵是两种常用的表示图的数据结构。邻接表是一种链式存储结构，用于描述图中各个顶点之间的连接关系。而邻接矩阵则是一种矩阵表示法，用一个二维数组表示图中各顶点之间的关系。这两种表示方法各有优劣，具体选择要根据实际需求来定。总结 𐟓 总的来说，GNN是一种非常强大和灵活的工具，适用于各种图数据分析和处理任务。无论是在社交网络分析、个性化推荐还是在其他领域的应用，GNN都能发挥出巨大的作用。希望这篇文章能帮你更好地理解GNN的本质和原理，激发你对深度学习和机器学习的兴趣！

𐟌𓘇Boost模型全解析𐟒ꊰŸŽ“ XGBoost，全称eXtreme Gradient Boosting，是一种超火的集成机器学习算法！它以梯度提升为框架，通过集成多个弱学习器（通常是CART回归树）来形成强学习器。 𐟌Ÿ XGBoost的亮点有哪些呢？ 1️⃣ 高效性：在并行计算、缺失值处理、防止过拟合方面表现出色，快速且精准！ 2️⃣ 灵活性：不仅支持CART回归树，还能用线性分类器等其他模型哦！ 3️⃣ 精度高：集成多个弱学习器，显著提升预测精度！ 4️⃣ 防止过拟合：通过正则化项和行列采样，轻松应对过拟合问题。 𐟔 XGBoost是怎么工作的呢？ - 基本组成：由多个有序的决策树组成，每棵树都考虑前一棵树的预测结果。 - 目标函数：包括损失函数和正则化项，共同决定模型的拟合程度和复杂度。 - 优化方法：利用一阶和二阶导数信息，让损失函数更精准。 - 特征划分：使用“信息增益”准则，通过计算信息增益来选择最佳划分特征。 - 加权分位法：提高算法效率，快速确定特征划分点。 𐟚€ XGBoost的应用领域超广泛！数据挖掘、推荐系统、中医药研究...都离不开它！在Kaggle等机器学习竞赛中，XGBoost也屡创佳绩！

决策树剪枝与优化：从园丁到专家 𐟌𓠥†𓧭–树的园丁今天要修剪枝条，目标是减少过拟合，让决策树更健壮。任务包括预剪枝、后剪枝、换盆（将连续属性转换为离散型）、追肥（处理缺失值）和嫁接（多变量决策树）。 𐟌🠤🮥‰ꦊ€巧：预剪枝：边长边修，比较当前结点划分前后的精度，决定是否继续划分。后剪枝：长成后修，自上而下将非叶结点替换为叶结点，评估精度决定是否剪枝。 𐟓Š 性能评估：使用留出法，将数据集分为训练集和验证集。性能度量采用精度，即分类正确的样本数除以总样本数。 𐟔 预剪枝步骤：对训练集进行类别标记。使用验证集验证分类结果，统计精度。比较精度，决定是否继续划分。 𐟌𑠩℥‰ꦞ优劣：优点：降低过拟合，减少时间开销。缺点：可能导致欠拟合。 𐟔„ 后剪枝步骤：从未剪枝的决策树开始，选择最下层的内接点替换为叶结点。比较替换前后的精度，决定是否剪枝。 𐟌ˆ 后剪枝优劣：优点：相比预剪枝，欠拟合风险小，泛化性能好。缺点：时间开销大。 𐟓ˆ 总结：内接点替换为叶结点后，如果变前精度大于变后精度，保留；否则剪枝。 𐟤” 连续属性转换：将连续属性转换为离散属性，通过中位点划分生成候选划分点。关键在于连续属性的候选划分点与离散属性的可取值相近。 𐟌𑠨🽨‚妊€巧：如果样本某些属性值缺失，将某一属性全的样本当作全样本，计算信息增益，再乘以无缺失值样本的比例。 𐟌🠥끦Ž妊€巧：多变量决策树通过将属性的线性分类器替代单一属性嫁接到决策树上，生成泛化能力强的决策树。

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