在《机器学习---朴素贝叶斯分类器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我们介绍了朴素贝叶斯分类器的原理。现在，让我们来实践一下。 在这里，我们使用一份皮马印第安女性的医学数据，用来预测其是否会得糖尿病。文件一共有768个样本，我们先 ...

在这里主要实现感知机算法（PLA）的以下几种情况： PLA算法的原始形式（二分类） P ...

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 ...

感知机： 假设输入空间是\(\chi\subseteq R^n\),输出空间是\(\gamma =\left( +1,-1\right)\)。输入\(\chi\in X\)表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出\(y\in \gamma\)表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如 ...

Perceptron.py testPerceptron.py View Code Du ...

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 ...

data1的数据如下（线性可分） 前50的标签为1，后50个为-1 data2是针对实现pocket算法而设计的，其实只是在PLA算法上的更新迭代上做了改动 PLA实现代码如下：一些函数解释在后面 相关函数说明： 1。pandas中的iloc函数 ...

0x01 感知机 感知机是一种二类分类的线性分类器，属于判别模型（另一种是生成模型）。简单地说，就是通过输入特征，利用超平面，将目标分为两类。感知机是神经网络和支持向量机的基础。 假设输入空间为，输出空间是.其中，为一个特征向量，。 定义从输入空间到输出空间的函数：为感知机。为感知机的权重 ...