原文:算法学习笔记——感知机原理及其代码实现

感知机原理及代码实现 上篇讲完梯度下降,这篇博客我们就来好好整理一下一个非常重要的二分类算法 感知机,这是一种二分类模型,当输入一系列的数据后,输出的是一个二分类变量,如 或 . 算法原理 . 知识引入 说起分类算法,博主想到的另一个算法是逻辑回归,而感知机从原理上来说和回归类算法最大的区别就是引入了几何的思想,将向量放到了高维空间上去想象。首先介绍一个概念 超平面 hyper plane ,超平 ...

2020-02-22 00:36 0 766 推荐指数:

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机器学习--感知机算法原理、方法及代码实现

1.感知算法原理 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. ...

Sun Jan 19 20:02:00 CST 2020 0 2079
感知机算法(PLA)代码实现

目录 1. 引言 2. 载入库和数据处理 3. 感知机的原始形式 4. 感知机的对偶形式 5. 多分类情况—one vs. rest 6. 多分类情况—one vs. one 7. sklearn实现 8. 感知机算法的作图 1. 引言 ...

Wed Jul 22 16:20:00 CST 2020 0 1027
感知机原理实现

感知机原理   感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型。 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面。如果是非线性可分的数据,则最后无法获得超平面。感知机 ...

Sat Jul 11 20:17:00 CST 2020 0 813
机器学习笔记(1) 感知机算法原理

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 ...

Thu Nov 07 18:38:00 CST 2019 0 869
[笔记-统计学习方法]感知机模型(perceptron) 原理实现

前几天认把感知机这一章读完了,顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 (不得不说博客园的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服,该考虑在服务器上建一个博客了) 零、总结 适用于具有线性可分的数据集的二分类问题,可以说是很局限了 感知机本质上是一个分离超平面 在向量维数 ...

Tue May 01 19:03:00 CST 2018 0 1163
利用Python实现一个感知机学习算法

  本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章。pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9。   本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务 ...

Sat Jun 10 03:46:00 CST 2017 0 6733
算法学习笔记——梯度下降法原理及其代码实现

梯度下降法原理以及代码实现 本篇博客承接本人上一篇关于逐步回归算法的引申,本篇将开始整理梯度下降算法的相关知识。梯度下降,gradient descent(之后将简称GD),是一种通过迭代找最优的方式一步步找到损失函数最小值的算法,基本算法思路可总结为如下几点: (1) 随机设置一个初始值 ...

Wed Jan 22 22:52:00 CST 2020 0 2424
 
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