感知機（perceptron）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的損失函數，利用梯度下降法 對損失函數進行最優化（最優化）。感知機的學習算法具有簡單 ...

首先先來講講閑話 　　如果讓你現在去搞機器學習，你會去嗎？不會的話是因為你對這方面不感興趣，還是因為你覺得這東西太難了，自己肯定學不來？如果你覺的太難了，很好，相信看完這篇文章，你就會有膽量踏入機器 ...

《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 ...

的損失函數，利用梯度下降法對損失函數進行最優化（最優化）。感知機的學習算法具有簡單而易於實現的優點，分為 ...

感知機 一、感知機模型 定義（感知機）：假設輸入空間（特征空間）是 \(\chi \subseteq\R^n\) ,輸出空間是 \(Y=\{+1,-1\}\) .輸入\(x\in\chi\) 表示實例的特征向量，對應於輸入空間（特征空間）的點；輸出\(y\in Y\)表示實例的類別，由輸入空間 ...

多層感知機 多層感知機的基本知識 使用多層感知機圖像分類的從零開始的實現 使用pytorch的簡潔實現 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，我們將以多層感知機（multilayer perceptron，MLP）為例，介紹多層神經網絡的概念。 隱藏層 ...