在《機器學習---朴素貝葉斯分類器（Machine Learning Naive Bayes Classifier）》一文中，我們介紹了朴素貝葉斯分類器的原理。現在，讓我們來實踐一下。 在這里，我們使用一份皮馬印第安女性的醫學數據，用來預測其是否會得糖尿病。文件一共有768個樣本，我們先 ...

在這里主要實現感知機算法（PLA）的以下幾種情況： PLA算法的原始形式（二分類） P ...

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 ...

感知機： 假設輸入空間是\(\chi\subseteq R^n\),輸出空間是\(\gamma =\left( +1,-1\right)\)。輸入\(\chi\in X\)表示實例的特征向量，對應於輸入空間的點；輸出\(y\in \gamma\)表示實例的類別。由輸入空間到輸出空間的如 ...

Perceptron.py testPerceptron.py View Code Du ...

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 ...

data1的數據如下（線性可分） 前50的標簽為1，后50個為-1 data2是針對實現pocket算法而設計的，其實只是在PLA算法上的更新迭代上做了改動 PLA實現代碼如下：一些函數解釋在后面 相關函數說明： 1。pandas中的iloc函數 ...

0x01 感知機 感知機是一種二類分類的線性分類器，屬於判別模型（另一種是生成模型）。簡單地說，就是通過輸入特征，利用超平面，將目標分為兩類。感知機是神經網絡和支持向量機的基礎。 假設輸入空間為，輸出空間是.其中，為一個特征向量，。 定義從輸入空間到輸出空間的函數：為感知機。為感知機的權重 ...