作者:桂。 时间:2017-04-16 11:53:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的《统计学习方法》,考虑到之前看《自适应滤波》,写的过于琐碎,拓展也略显啰嗦,这次的学习 ...
第 章思维导图 感知机的三要素 感知机 perceptron 是二类分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取 和 二值。 模型:假设输入空间 特征空间 是 mathcal X subseteq R n ,输出空间是 mathcal Y , 。输入 x in mathcal X 表示实例的特征向量,对应于输入空间的点 输出 y in mathcal Y 表示实例的类别。由输入 ...
2021-12-17 11:32 0 140 推荐指数:
作者:桂。 时间:2017-04-16 11:53:22 链接:http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的《统计学习方法》,考虑到之前看《自适应滤波》,写的过于琐碎,拓展也略显啰嗦,这次的学习 ...
最近在研究机器学习理论的时候发现了一本好书,是李航博士的《统计学习方法》,书写得深入浅出,直白易懂,虽然不厚,但把统计学习各个方面都照顾到了,非常适合我这种机器学习方面的入门者,于是产生了一种写写读书笔记的想法,至少在日后看起来,也算是自己在追求大道上的一点回忆。 先给出书的豆瓣链接:《统计学习方法 ...
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 ...
感知机 基本模型:感知机1957年由Rosenblatt提出,是神经网络与SVM的基础。它是一个二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1二值。 \[f(x)=sign(w \cdot x+b) \\ sign(x)= \left\{\begin ...
在机器学习-李航-统计学习方法学习笔记之感知机(1)中我们已经知道感知机的建模和其几何意义。相关推导也做了明确的推导。有了数学建模。我们要对模型进行计算。 感知机学习的目的是求的是一个能将正实例和负实例完全分开的分离超平面。也就是去求感知机模型中的参数w和b.学习 ...
感知机应该是机器学习里面最简单的模型了。读一遍文章也能理解作者想表达的意思。因为以前像梯度下降,多项式拟合,神经网络都在Andrew Ng的公开课上看过了。但是真正关于书中的公式却不怎么理解。一些简单的作者也没有推导。毕竟这是机器学习,不是微积分,或者线性代数,或者概率论 ...
感知机 2018/12/17 代码结构更新,详见https://github.com/bBobxx/statistical-learning 前言 最近学习了c++,俗话说‘光说不练假把式’,所以决定用c++将《统计学习方法》里面的经典模型全部实现一下,代码在这里,请大家多多指教。 感知机 ...
5.1 根据表5.1所给的训练数据集,利用信息增益比(C4.5算法)生成决策树。 注意这里是用信息增益比哦,from sklearn.tree import DecisionTreeClass ...