邏輯斯蒂回歸和感知機的異同： 兩類都是線性分類器； 損失函數兩者不同：邏輯斯蒂回歸使用極大似然（對數損失函數），感知機使用的是均方損失函數（即錯誤點到分離平面的距離，最小化這個值） 邏輯斯蒂比感知機的優點在於對於激活函數的改進。 前者為sigmoid function，后者 ...

前言 最近有遇到些同學找我討論sigmoid訓練多標簽或者用在目標檢測中的問題，我想寫一些他們的東西，想到以前的博客里躺着這篇文章（2015年讀研時機器學課的作業）感覺雖然不夠嚴謹，但是很多地方還算直觀，就先把它放過來吧。 說明: 本文只討論Logistic回歸的交叉熵，對Softmax回歸 ...

線性回歸 線性回歸是一個回歸問題，即用一條線去擬合訓練數據 線性回歸的模型： 通過訓練數據學習一個特征的線性組合，以此作為預測函數。 訓練目標：根據訓練數據學習參數(w1,w2, ... , wn,b) 學習策略： 要確定參數(w1,w2, ... , wn,b)，即關鍵在於 ...

https://www.cnblogs.com/cxchanpin/p/7359672.html https://www.cnblogs.com/yangzsnews/p/7496639.html ...

前言 AI 人工智能包含了機器學習與深度學習，在前幾篇文章曾經介紹過機器學習的基礎知識，包括了監督學習和無監督學習，有興趣的朋友可以閱讀《 Python 機器學習實戰 》。而深度學習開始只是機器學習 ...

《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 ...