前言：本系列博客參考於 《機器學習算法導論》和《Python機器學習》 如有侵權，敬請諒解。本書盡量用總結性的語言重述本書內容，避免侵權。 上一篇已經初步介紹了機器學習相關知識，簡短介紹了機器學習的分類等等，本篇介紹其中監督學習中的分類領域下的感知器算法。 \[QAQ ...

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 ...

感知器算法是一種可以直接得到線性判別函數的線性分類方法，由於它是基於樣本線性可分的要求下使用的，所以先來了解下什么是線性可分？ 線性可分與線性不可分 假設有一個包含 個樣本的樣本集合 , 其中 . 我們想要找到一個線性判別函數 將兩類樣本分開，其中 ,如圖1所示 ...

感知器算法是一種線性分類器（原始形式和對偶形式） 1.首先，我們假定線性方程 wx+b=0 是一個超平面，令 g(x)=wx+b，也就是超平面上的點x都滿足g(x)=0。對於超平面的一側的點滿足：g(x)>0; 同樣的，對於超平面另一側的點滿足：g(x)<0. 結論 ...

感知器介紹 感知機（英語：Perceptron）是Frank Rosenblatt在1957年就職於Cornell航空實驗室(Cornell Aeronautical Laboratory)時所發明的一種人工神經網絡。它可以被視為一種最簡單形式的前饋式人工神經網絡，是一種二元線性分類器 ...

感知器 感知器以一個實數值向量作為輸入，計算這些輸入的線性組合，然后如果結果大於某個閾值就輸出1 ，否則輸出-1 。 更精確地，如果輸入為x，那么感知器計算的輸出為： 其中每一個w i 是一個實數常量，或叫做權值（weight ），用來決定輸入xi 對感知器輸出的貢獻率。 請注意 ...

最近在看機器學習相關的書籍，順便把每天閱讀的部分寫出來和大家分享，共同學習探討一起進步！作為機器學習的第一篇博客，我准備從感知器開始，之后會慢慢更新其他內容。 在實現感知器算法前，我們需要先了解一下神經元（neuron）的工作原理，神經元有很多樹突和一個軸突，樹突（Dendrites ...