感知機的原理 　　感知機是二分類的線性模型，其輸入是實例的特征向量，輸出的是事例的類別，分別是+1和-1，屬於判別模型。 假設訓練數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個能夠將訓練數據集正實例點和負實例點完全正確分開的分離超平面。如果是非線性可分的數據，則最后無法獲得超平面。感知機 ...

1. 感知機原理（Perceptron） 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT） 4. 支持向量機（SVM）原理 5. 支持向量機（SVM）軟間隔 6. 支持向量機（SVM）核函數 1. 前言 感知機是1957年 ...

目錄 1. 感知機原理 2. 損失函數 3. 優化方法 4. 感知機的原始算法 5. 感知機的對偶算法 6. 從圖形中理解感知機的原始算法 7. 感知機算法(PLA)的收斂性 8. 應用場景與缺陷 9. 其他 10. 參考資料 ...

大家好，歡迎閱讀深度學習專題。 我們之前的機器學習專題已經結束了，我們把機器學習領域當中常用的算法、模型以及它們的原理以及實現都過了一遍。雖然還有一些技術，比如馬爾科夫、隱馬爾科夫、條件隨機場等等沒有涉及到。但是這些內容相比來說要弱一些，使用頻率並不是非常高，我們就不一一敘述了，感興趣 ...

《統計學習方法》（第二版）第2章 2 感知機 二類分類、線性分類模型、判別模型 輸入：實例的特征向量 輸出：實例的類別（+1，-1） 2.1 感知機模型 \[f(x)=sign(w·x+b) \] 幾何解釋 \(w·x+b=0\)對應一個超平面\(S\)，\(w\)是超平面 ...

多層感知機 多層感知機的基本知識 深度學習主要關注多層模型。在這里，以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）為例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 下圖展示了一個多層感知機的神經網絡圖，它含有一個隱藏層，該層中有5個隱藏單元。 表達公式 具體來說，給定一個 ...

感知機是二分類的線性分類模型，其輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別 感知機模型的假設空間為分類超平面wx+b=0 模型復雜度主要體現在x(x(1),x(2),....x(d))的特征數量也就是x的維度d上 感知機模型的求解策略（偽代碼）： 對於感知機模型我們進行一次訓練 ...

目錄 感知機模型 感知機模型的對偶形式 感知機算法實現 感知機模型 　　感知機是二分類的線性分類模型，輸入為實例的特征向量，輸出為實例的類別（取+1和-1）。感知機對應於輸入空間中將實例划分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面導入了基於誤分類 ...