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 ...

作者|Vivek Patel 编译|Flin 来源|towardsdatascience 除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。 强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我将介绍在Python中创建多层感知器（MLP）神经网络的基本知识 ...

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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 ...

感知器算法是一种可以直接得到线性判别函数的线性分类方法，由于它是基于样本线性可分的要求下使用的，所以先来了解下什么是线性可分？ 线性可分与线性不可分 假设有一个包含 个样本的样本集合 , 其中 . 我们想要找到一个线性判别函数 将两类样本分开，其中 ,如图1所示 ...

感知器是一种早期的神经网络模型，由美国学者F.Rosenblatt于1957年提出.感知器中第一次引入了学习的概念，使人脑所具备的学习功能在基于符号处理的数学到了一定程度模拟，所以引起了广泛的关注。 简单感知器 简单感知器模型实际上仍然是MP模型的结构，但是它通过采用监督学习来逐步增强模式划分 ...

感知器算法是一种线性分类器（原始形式和对偶形式） 1.首先，我们假定线性方程 wx+b=0 是一个超平面，令 g(x)=wx+b，也就是超平面上的点x都满足g(x)=0。对于超平面的一侧的点满足：g(x)>0; 同样的，对于超平面另一侧的点满足：g(x)<0. 结论 ...