原文:机器学习 —— 基础整理(六)线性判别函数:感知器、松弛算法、Ho-Kashyap算法

这篇总结继续复习分类问题。本文简单整理了以下内容: 一 线性判别函数与广义线性判别函数 二 感知器 三 松弛算法 四 Ho Kashyap算法 闲话:本篇是本系列 机器学习基础整理 在timeline上最新的,但实际上还有 七 八 都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误 当然因为水平有限肯定还是会有些错误 了之后再发出来。后面还有SVM 聚 ...

2017-04-21 21:25 1 4124 推荐指数:

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【模式识别与机器学习】——3.1线性判别函数

3.1线性判别函数 3.1.1两类问题的判别函数 (1)以二维模式样本为例 (2)用判别函数进行模式分类依赖的两个因素 ① 判别函数的几何性质:线性的和非线性函数线性的是一条直线; 非线性的可以是曲线、折线等; 线性判别函数建立起来比较简单(实际应用较多); 非线性判别函数 ...

Sat Sep 29 03:33:00 CST 2018 0 1619
线性判别函数

模式识别课堂笔记 假定用于分类的判别函数的参数形式已知,直接从样本来估计判别函数的参数。不需要有关概率密度函数的确切的参数形式。因此,属于无参数估计方法。 注:虽然判别函数有需要学习的参数,但却与前面所讲的非参数估计是一个框架下的,因为线性判别法并不关心数据的生成机理,完全由样本来确定类别 ...

Fri Mar 25 04:02:00 CST 2016 0 1872
机器学习算法--Perceptron(感知器)算法

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。 模型 Perceptron 一样属于线性分类。 对于向量\(X={x}_1,{x}_2,...{x}_n ...

Thu Jan 02 19:08:00 CST 2020 0 2079
机器学习 | 剖析感知器算法 & Python实现

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 ...

Thu Sep 30 01:33:00 CST 2021 0 176
【模式识别与机器学习】——3.6感知器算法3.7采用感知器算法的多类模式的分类

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 ...

Tue Oct 09 22:58:00 CST 2018 0 771
线性判别函数-Fisher 线性判别

这是我在上模式识别课程时的内容,也有参考这里。 线性判别函数的基本概念 判别函数线性的情况的一般表达式 式中x是d 维特征向量,又称样本向量, 称为权向量, 分别表示为 是个常数,称为阈值权。 设样本d维特征空间中描述,则两类别问题中线性判别函数的一般形式可表示成    (3-1 ...

Sun Nov 16 23:59:00 CST 2014 1 9169
机器学习感知器算法原理和Python实现

(1)感知器模型   感知器模型包含多个输入节点:X0-Xn,权重矩阵W0-Wn(其中X0和W0代表的偏置因子,一般X0=1,图中X0处应该是Xn)一个输出节点O,激活函数是sign函数。   (2)感知器学习规则      输入训练样本X和初始权重向量W,将其进行向量的点乘,然后将点 ...

Mon May 28 03:09:00 CST 2018 0 3995
机器学习】单层感知器

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 ...

Mon May 04 21:28:00 CST 2020 0 1439
 
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