感知機簡單算法的實現
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 ...
原文：感知機算法
感知機算法 目錄 簡介 感知機模型 模型的數學表示 幾何解釋 感知機學習策略 數據集線性可分的定義： 損失函數的定義 感知機學習算法 原始形式 算法 感知機原始算法實現 算法收斂性證明 對偶形式 感知機預測 感知機變體 多分類感知機 結構化感知機 Structured Perceptron 又名平均感知機 簡介 感知機算法是最簡單最基礎的機器學習算法，可以用於處理最簡單的二分類任務，並且模型和學 ...
2019-01-07 21:41 0 917 推薦指數：
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