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 ...

感知機（perceptron）是一種線性分類算法，通常用於二分類問題。感知機由Rosenblatt在1957年提出，是神經網絡和支持向量機的基礎。通過修改損失函數，它可以發展成支持向量機；通過多層堆疊，它可以發展成神經網絡。因此，雖然現在已經不再廣泛使用感知機模型了，但是了解它的原理還是有必要 ...

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 ...

0 - 算法描述 　　感知機算法是一類二分類算法，其問題描述為，給定一個訓練數據集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i\in \mathbb{R}^n,y_i\in\{-1,1\},i=1,2,\cdots,N$，求 ...

概括 Perceptron(感知器)是一個二分類線性模型，其輸入的是特征向量，輸出的是類別。Perceptron的作用即將數據分成正負兩類的超平面。可以說是機器學習中最基本的分類器。 模型 Perceptron 一樣屬於線性分類器。 對於向量\(X={x}_1,{x}_2,...{x}_n ...

1.感知器算法原理 兩類線性可分的模式類：，設判別函數為：。 　　　　　　　　　　　　　　　　　　 　　　　對樣本進行規范化處理，即類樣本全部乘以(-1)，則有： 　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　 感知器算法通過對已知類別的訓練樣本集的學習，尋找一個滿足上式的權向量。 2. ...

這篇學習筆記強調幾何直覺，同時也注重感知機算法內部的動機。限於篇幅，這里僅僅討論了感知機的一般情形、損失函數的引入、工作原理。關於感知機的對偶形式和核感知機，會專門寫另外一篇文章 感知機實戰篇請看這里。關於感知機的實現代碼，亦不會在這里出現，會有一篇專門的文章介紹如何編寫代碼實現感知機，那里會有 ...

我們在上篇筆記中介紹了感知機的理論知識，討論了感知機的由來、工作原理、求解策略、收斂性。這篇筆記中，我們親自動手寫代碼，使用感知機算法解決實際問題。 先從一個最簡單的問題開始，用感知機算法解決OR邏輯的分類。 下面我們來定義一個函數，用來判定一個樣本點是否被正確分類了。由於此例中樣本點 ...