概括 Perceptron(感知器)是一个二分类线性模型，其输入的是特征向量，输出的是类别。Perceptron的作用即将数据分成正负两类的超平面。可以说是机器学习中最基本的分类器。 模型 Perceptron 一样属于线性分类器。 对于向量\(X={x}_1,{x}_2,...{x}_n ...

感知器介绍 感知机（英语：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室(Cornell Aeronautical Laboratory)时所发明的一种人工神经网络。它可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器 ...

最近在看机器学习相关的书籍，顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享，共同学习探讨一起进步！作为机器学习的第一篇博客，我准备从感知器开始，之后会慢慢更新其他内容。 在实现感知器算法前，我们需要先了解一下神经元（neuron）的工作原理，神经元有很多树突和一个轴突，树突（Dendrites ...

前言：本系列博客参考于 《机器学习算法导论》和《Python机器学习》 如有侵权，敬请谅解。本书尽量用总结性的语言重述本书内容，避免侵权。 上一篇已经初步介绍了机器学习相关知识，简短介绍了机器学习的分类等等，本篇介绍其中监督学习中的分类领域下的感知器算法。 \[QAQ ...

Introduce 感知机模型(Perceptron)是一个最简单的有监督的二分类线性模型。他可以从两个方面进行介绍 方面一 问题分析 问题（一维）：儿童免票乘车问题（孩子身高低于1.2m可以免票上车） 这转换成数学表达式就是 $x:$身高，$y:\{-1:$免票 ,$1:$购票 ...

第一讲中我们学习了一个机器学习系统的完整框架，包含以下3部分：训练集、假设集、学习算法 　　一个机器学习系统的工作原理是：学习算法根据训练集，从假设集合H中选择一个最好的假设g，使得g与目标函数f尽可能低接近。H称为假设空间，是由一个学习模型的参数决定的假设构成的一个空间。而我们这周就要学习一个 ...

1.机器学习的基本概念： 三种主要的学习方式： 监督学习：使用有类标的训练数据构建模型，即在训练过程中，所有的数据都是知道它的类别的。通过构建的这个模型对未来的数据进行预测。在监督学习的下面，又可以分为分类（利用分类对类标进行预测 ...

3.6感知器算法 出发点 　　一旦判别函数的形式确定下来，不管它是线性的还是非线性的，剩下的问题就是如何确定它的系数。 　　在模式识别中，系数确定的一个主要方法就是通过对已知样本的训练和学习来得到。 　　感知器算法就是通过训练样本模式的迭代和学习，产生线性（或广义线性）可分 ...