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 ...

感知机（perceptron）是一种线性分类算法，通常用于二分类问题。感知机由Rosenblatt在1957年提出，是神经网络和支持向量机的基础。通过修改损失函数，它可以发展成支持向量机；通过多层堆叠，它可以发展成神经网络。因此，虽然现在已经不再广泛使用感知机模型了，但是了解它的原理还是有必要 ...

系列文章目录： 感知机 线性回归 非线性问题 多项式回归 岭回归 感知机（Perceptron）是最最最简单的机器学习算法（分类），同时也是深度学习中神经元的基础组件； 算法介绍 感知机与逻辑回归、SVM类似的是同样是构建一个分割超平面来实现对数据点的分类，不同点 ...

0 - 算法描述 　　感知机算法是一类二分类算法，其问题描述为，给定一个训练数据集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i\in \mathbb{R}^n,y_i\in\{-1,1\},i=1,2,\cdots,N$，求 ...

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 ...

1.感知器算法原理 两类线性可分的模式类：，设判别函数为：。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　对样本进行规范化处理，即类样本全部乘以(-1)，则有： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习，寻找一个满足上式的权向量。 2. ...

这篇学习笔记强调几何直觉，同时也注重感知机算法内部的动机。限于篇幅，这里仅仅讨论了感知机的一般情形、损失函数的引入、工作原理。关于感知机的对偶形式和核感知机，会专门写另外一篇文章 感知机实战篇请看这里。关于感知机的实现代码，亦不会在这里出现，会有一篇专门的文章介绍如何编写代码实现感知机，那里会有 ...

我们在上篇笔记中介绍了感知机的理论知识，讨论了感知机的由来、工作原理、求解策略、收敛性。这篇笔记中，我们亲自动手写代码，使用感知机算法解决实际问题。 先从一个最简单的问题开始，用感知机算法解决OR逻辑的分类。 下面我们来定义一个函数，用来判定一个样本点是否被正确分类了。由于此例中样本点 ...