分类器总结(热门3篇)

分类器总结 第1篇

给出最优的分类模型，还需要损失函数和优化算法进行分析（定量反映预测值和真实值的差异程度以及分类器的分类性能好坏），即度量差异。

如何衡量分类器对于当前样本的效果好坏？

分类器1：

分类器2：

显然分类器1的性能优于分类器2，关于分类效果的好坏，如何进行定量表示，这就需要损失函数的作用，通过函数进行数值的表示，进一步地，通过关联参数还可以调整参数帮助模型调优。

1.损失函数搭建了模型性能与模型参数之间的桥梁，指导模型参数优化。

2.损失函数是一个函数，用于度量给定分类器的预测值与真实值的不一致程度，其输出通常是一个非负实值。

3.其输出的非负实值可以作为反馈信号来对分类器参数进行调整，以降低当前示例对应的损失值，提升分类器的分类效果。

4.函数形式表示

这里的xi也称之为样本，f称之为分类器，实际上是定义损失函数与权值W之间的关系。

多类支撑向量机实际计算

上面几张图片中“当前分类器对于鸟这张图像的损失”表述有误，应修改为分别对于各自对应的图像的损失。

计算整个损失函数值

分类器总结 第2篇

（3）线性分类器是一种线性映射，将输入图像特征映射成类别分数（可以理解为类别概率得分）；

首先对于输入和分类器的形式进行定义

d表示输入维度，在CIFAR10数据集上d就是3072维，c表示类别个数，CIFAR10数据集上其值为10，x的维度为d*1(列向量），权值向量wi与x一致，为了进行矩阵乘法，将其进行转置，再与输入x相乘，最后加上偏置b得到输出结果。

做一个分三类的任务，将一张输入图片分为汽车、猫和鸟三类

1.将图像表示成为向量（假设其为灰度图，也就是说不考虑其通道）

2.计算当前图片各个类别的分数

3.直接按照得分判定类别

4. 线性分类器的矩阵表示

偏置b的维度为c*1,这里的c表示类别数

5.实例矩阵表示维度分析

在CIFAR10数据集中的维度表示：

权值信息表示了模板的信息，对于不同的类别，权值信息表示模板里面记录的类别的统计信息（特征），使得在计算输出时，与模板越相似，其点乘结果越大。

这里的马类别看起来记录了两个马头主要是因为不同输入图像马的位置可能不同，所以模板从统计意义上记录了两个马头的信息。

权值可以看做是类别的模板信息（统计意义上得到的一个平均值）。

分界面也称为决策边界，这里以两个特征为例，其本质是寻找分界面将不同种类的图片区分开。

推广到多个类别的分类，则可以得到：

线性分类器的本质就是寻找决策边界。

分类器总结 第3篇

常见的图像分为二值图像、灰度图像和彩色图像三类

（1）二值图像（binary，也作二进制图像）中像素值只有0和1两种，0表示黑色，1表示白色，非黑即白；因为二值图每个像素只有两个值，所以每个像素只需要1bit即可存储;

（2）灰度图像（gray scale）是在二值图的基础上使用8个bit来存储每一个像素的值，范围在0~255之间。不同于二值图，灰度图的颜色信息更加丰富，不仅仅只有白色和黑色，还有各种灰色，共有256个灰度值,是单通道图形。

（3）彩色图像(color)是多通道图形，即同一个像素包含多个分量（3个分量，即3个通道）。

彩色图像是由三个颜色通道的图像合成得来的。

考虑到分类器和大多数分类算法的输入，我们将图像转换成向量进行输入。

将图像转换成向量的方法很多，这里采用最为简单直接的方法，将图像矩阵展成向量形式

展成列向量时，向量维度即为长、宽、通道数三者的乘积。