第2章思維導圖 感知機的三要素 感知機（perceptron）是二類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，取+1和-1二值。 模型：假設輸入空間（特征空間）是\(\mathcal{X}\subseteq R^n\)，輸出空間是\(\mathcal{Y ...

最近在研究機器學習理論的時候發現了一本好書，是李航博士的《統計學習方法》，書寫得深入淺出，直白易懂，雖然不厚，但把統計學習各個方面都照顧到了，非常適合我這種機器學習方面的入門者，於是產生了一種寫寫讀書筆記的想法，至少在日后看起來，也算是自己在追求大道上的一點回憶。 先給出書的豆瓣鏈接：《統計學習方法 ...

前幾天認把感知機這一章讀完了，順帶做了點筆記 現在把筆記做第三次的整理 （不得不說博客園的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服，該考慮在服務器上建一個博客了） 零、總結 適用於具有線性可分的數據集的二分類問題，可以說是很局限了 感知機本質上是一個分離超平面 在向量維數 ...

感知機 基本模型：感知機1957年由Rosenblatt提出，是神經網絡與SVM的基礎。它是一個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，取+1和-1二值。 \[f(x)=sign(w \cdot x+b) \\ sign(x)= \left\{\begin ...

感知機 2018/12/17 代碼結構更新，詳見https://github.com/bBobxx/statistical-learning 前言 最近學習了c++，俗話說‘光說不練假把式’，所以決定用c++將《統計學習方法》里面的經典模型全部實現一下，代碼在這里，請大家多多指教。 感知機 ...

在機器學習-李航-統計學習方法學習筆記之感知機(1)中我們已經知道感知機的建模和其幾何意義。相關推導也做了明確的推導。有了數學建模。我們要對模型進行計算。 感知機學習的目的是求的是一個能將正實例和負實例完全分開的分離超平面。也就是去求感知機模型中的參數w和b.學習 ...

感知機應該是機器學習里面最簡單的模型了。讀一遍文章也能理解作者想表達的意思。因為以前像梯度下降，多項式擬合，神經網絡都在Andrew Ng的公開課上看過了。但是真正關於書中的公式卻不怎么理解。一些簡單的作者也沒有推導。畢竟這是機器學習，不是微積分，或者線性代數，或者概率論 ...

等組成。 統計學習方法包括假設空間、模型選擇的准則、模型學習的算法，這些統稱為統計學習方法的三要素： ...