【機器學習】單層感知器
感知器介紹 感知機（英語：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就職於Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網絡。它可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網絡，是一種二元線性分類器 ...
原文：Coursera機器學習基石 第2講：感知器
第一講中我們學習了一個機器學習系統的完整框架，包含以下 部分：訓練集 假設集 學習算法 一個機器學習系統的工作原理是：學習算法根據訓練集，從假設集合H中選擇一個最好的假設g，使得g與目標函數f盡可能低接近。H稱為假設空間，是由一個學習模型的參數決定的假設構成的一個空間。而我們這周就要學習一個特定的H 感知器模型。 感知器模型在神經網絡發展歷史中占有特殊地位，並且是第一個具有完整算法描述的神經網絡學 ...
2014-12-08 00:21 0 4950 推薦指數：
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最近在看機器學習相關的書籍，順便把每天閱讀的部分寫出來和大家分享，共同學習探討一起進步！作為機器學習的第一篇博客，我准備從感知器開始，之后會慢慢更新其他內容。 在實現感知器算法前，我們需要先了解一下神經元（neuron）的工作原理，神經元有很多樹突和一個軸突，樹突（Dendrites ...
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1.機器學習的基本概念： 三種主要的學習方式： 監督學習：使用有類標的訓練數據構建模型，即在訓練過程中，所有的數據都是知道它的類別的。通過構建的這個模型對未來的數據進行預測。在監督學習的下面，又可以分為分類（利用分類對類標進行預測 ...
【模式識別與機器學習】——3.6感知器算法3.7采用感知器算法的多類模式的分類
3.6感知器算法 出發點 一旦判別函數的形式確定下來，不管它是線性的還是非線性的，剩下的問題就是如何確定它的系數。 在模式識別中，系數確定的一個主要方法就是通過對已知樣本的訓練和學習來得到。 感知器算法就是通過訓練樣本模式的迭代和學習，產生線性（或廣義線性）可分 ...
《神經網絡與機器學習》學習筆記——第1章 感知器
這是本人學習《神經網絡與機器學習》時查找各種資料的總結的筆記，為了讓自己的印象更深刻並且分享些經驗出來，最后有C#與MATLAB的代碼實現。 如果有不對的地方歡迎指點。 這里需要有一定的數學基礎，如：線性代數，微積分，矩陣，概率，統計等。 目錄： 1.概念 2.感知器學習 3. ...