從去年開始，陸陸續續學習了大半年的機器學習，現在是時候做個總結了。 在以往的編程經驗里面，我們需要對於輸入有一個精確的，可控制的，可以說明的輸出。例如，將1 + 1作為輸入，其結果就是一個精確的輸出 2 。並且不論怎么調整參數，都希望結果是2，並且能夠很清楚的說明，為什么結果是 ...

簡單的感知機的使用界限上一節介紹了一個簡單的感知機的運作過程，如下圖: 由於輸出的是0和1，所以激活函數f(u)的結果也是0或者1。 雖然簡單的感知機可以解決一些問題，但是當涉及到比較復雜的問題的時候簡單的感知機明顯無法做到我們想要的。比如XOR運算。 對於簡單的感知機的權重 ...

預測是用學習得到的感知機模型對新的輸入實例進行分類，是神經網絡與支持向量機的基礎。 　　 2 感知 ...

Introduce 感知機模型(Perceptron)是一個最簡單的有監督的二分類線性模型。他可以從兩個方面進行介紹 方面一 問題分析 問題（一維）：兒童免票乘車問題（孩子身高低於1.2m可以免票上車） 這轉換成數學表達式就是 $x:$身高，$y:\{-1:$免票 ,$1:$購票 ...

前提 這系列文章不是為了去研究那些數學公式怎么推導，而是為了能將機器學習的思想快速用代碼實現。最主要是梳理一下自己的想法。 感知機 感知機，就是接受每個感知元（神經元）傳輸過來的數據，當數據到達某個閥值的時候就會產生對應的行為如下圖，對應每個感知元有一個對應的權重，當數據到達閥值u的時候就會 ...

感知機： 假設輸入空間是\(\chi\subseteq R^n\),輸出空間是\(\gamma =\left( +1,-1\right)\)。輸入\(\chi\in X\)表示實例的特征向量，對應於輸入空間的點；輸出\(y\in \gamma\)表示實例的類別。由輸入空間到輸出空間的如 ...

多層感知機 深度學習主要關注多層模型，現在以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）為例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 多層感知機在單層神經網絡的基礎上引入了一到多個隱藏層（hidden layer）。隱藏層位於輸入層和輸出層之間。圖展示了一個多層感知機的神經網絡 ...

系列文章目錄： 感知機 線性回歸 非線性問題 多項式回歸 嶺回歸 感知機（Perceptron）是最最最簡單的機器學習算法（分類），同時也是深度學習中神經元的基礎組件； 算法介紹 感知機與邏輯回歸、SVM類似的是同樣是構建一個分割超平面來實現對數據點的分類，不同點 ...