CS231n笔记——线性分类 发表于 2020-01-12 更新于 2020-02-17 Disqus： 线性分类 KNN 的缺点： 分类器必须记住所有训练数据并将其存储起来。以便以后测试数据用于比较。而往往数据集的大小都很大。 对一个测试图像进行分类需要和所有的训练图像作比较，算法计算资源耗费高。 线性分类器 \[ f(x_i,W,b)=Wx_i+b \] 上面是一个线性映射。其中矩阵 \(W\) 和列向量 \(b\) 是函数的参数。\(x\) 包含了第 i 个图像的所有像素信息。\(W\) 称为权重（weight) 。 \(b\) 称为偏差向量。