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 ...

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 ...

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 ...

感知器 感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，然后如果结果大于某个阈值就输出1 ，否则输出-1 。 更精确地，如果输入为x，那么感知器计算的输出为： 其中每一个w i 是一个实数常量，或叫做权值（weight ），用来决定输入xi 对感知器输出的贡献率。 请注意 ...

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 ...