原文:機器學習:Python實現最小均方算法(lms)

lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要區別就是權值修正方法不一樣。lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的 是單樣本修正算法。兩種算法都是單層感知器,也只適用於線性可分的情況。 詳細代碼及說明如下: 輸出結果: 從結果看出,經過 次訓練,就得出了最優結果。 補充說明:經過多次調整樣本或者權重,在 次循環中有時候出結果,有時候找不到最優解。所以在實驗過程中,沒有達到 ...

2017-03-10 16:37 0 2149 推薦指數:

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機器學習Python實現聚類算法(二)之AP算法

1.算法簡介 AP(Affinity Propagation)通常被翻譯為近鄰傳播算法或者親和力傳播算法,是在2007年的Science雜志上提出的一種新的聚類算法。AP算法的基本思想是將全部數據點都當作潛在的聚類中心(稱之為exemplar),然后數據點兩兩之間連線構成一個網絡 ...

Fri May 26 21:10:00 CST 2017 7 14836
機器學習】Apriori算法——原理及代碼實現Python版)

Apriopri算法 Apriori算法在數據挖掘中應用較為廣泛,常用來挖掘屬性與結果之間的相關程度。對於這種尋找數據內部關聯關系的做法,我們稱之為:關聯分析或者關聯規則學習。而Apriori算法就是其中非常著名的算法之一。關聯分析,主要是通過算法在大規模數據集中尋找頻繁項集和關聯規則 ...

Wed Dec 05 16:43:00 CST 2018 0 5293
機器學習Python實現聚類算法(三)之總結

考慮到學習知識的順序及效率問題,所以后續的幾種聚類方法不再詳細講解原理,也不再寫python實現的源代碼,只介紹下算法的基本思路,使大家對每種算法有個直觀的印象,從而可以更好的理解函數中參數的意義及作用,而重點是放在如何使用及使用的場景。 (題外話: 今天看到一篇博文 ...

Fri Jun 09 00:48:00 CST 2017 2 32684
如何用Python實現常見機器學習算法-2

二、邏輯回歸 1、代價函數 可以將上式綜合起來為: 其中: 為什么不用線性回歸的代價函數表示呢?因為線性回歸的代價函數可能是非凸的,對於分類問題,使用梯度下降很難得到最小值,上面的代價函數是凸函數的圖像如下,即y=1時: 可以看出,當趨於1,y=1,與預測值一致,此時付出 ...

Sat Dec 16 04:05:00 CST 2017 0 2076
機器學習10種經典算法Python實現

廣義來說,有三種機器學習算法 1、 監督式學習 工作機制:這個算法由一個目標變量或結果變量(或因變量)組成。這些變量由已知的一系列預示變量(自變量)預測而來。利用這一系列變量,我們生成一個將輸入值映射到期望輸出值的函數。這個訓練過程會一直持續,直到模型在訓練數據上獲得期望的精確度。監督式學習 ...

Sun Jul 21 06:20:00 CST 2019 2 2506
機器學習Python實現聚類算法(一)之K-Means

1.簡介 K-means算法是最為經典的基於划分的聚類方法,是十大經典數據挖掘算法之一。K-means算法的基本思想是:以空間中k個點為中心進行聚類,對最靠近他們的對象歸類。通過迭代的方法,逐次更新各聚類中心的值,直至得到最好的聚類結果。 2. 算法大致流程 ...

Tue May 23 22:20:00 CST 2017 0 14017
 
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