感知机可以说是最古老的分类方法之一了，在1957年就已经提出。今天看来它的分类模型在大多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。因为研究透了感知机模型，学习支持向量机的话会降低不少难度。同时如果研究透了感知机模型，再学习神经网络，深度学习，也是一个很好的起点。这里对感知机的原理 ...

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0或1 1. 算法原理 1.1 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 ...

如图3所示的训练数据集，其正实例点是（3，3），（3,4），负实例点是（1,1），试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型，即求出w和b。这里， 图3 这里我们取初值，取。具体问题解释不写了，求解的方法就是算法1。 Python代码 ...

算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预 ...

1. 感知机原理（Perceptron） 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT） 4. 支持向量机（SVM）原理 5. 支持向量机（SVM）软间隔 6. 支持向量机（SVM）核函数 1. 前言 感知机是1957年 ...

目录 1. 感知机原理 2. 损失函数 3. 优化方法 4. 感知机的原始算法 5. 感知机的对偶算法 6. 从图形中理解感知机的原始算法 7. 感知机算法(PLA)的收敛性 8. 应用场景与缺陷 9. 其他 10. 参考资料 ...

大家好，欢迎阅读深度学习专题。 我们之前的机器学习专题已经结束了，我们把机器学习领域当中常用的算法、模型以及它们的原理以及实现都过了一遍。虽然还有一些技术，比如马尔科夫、隐马尔科夫、条件随机场等等没有涉及到。但是这些内容相比来说要弱一些，使用频率并不是非常高，我们就不一一叙述了，感兴趣 ...

而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的，因此 ...