原文:機器學習筆記(1) 感知機算法 之 原理篇

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,那里會有幾個使用感知機做分類的小案例。 感知機算法是經典的神經網絡模型,雖然只有一層神經網絡,但前向傳播的思想已 ...

2019-11-07 10:38 0 869 推薦指數:

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機器學習筆記(1) 感知機算法 之 實戰

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 ...

Tue Nov 19 23:09:00 CST 2019 2 409
機器學習算法--Perceptron(感知機)算法

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 ...

Thu Nov 30 18:54:00 CST 2017 1 11215
手擼機器學習算法 - 感知機

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 ...

Fri Jun 11 19:59:00 CST 2021 1 359
機器學習--感知機算法原理、方法及代碼實現

1.感知算法原理 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. ...

Sun Jan 19 20:02:00 CST 2020 0 2079
機器學習--多層感知機(2)

簡單的感知機的使用界限上一節介紹了一個簡單的感知機的運作過程,如下圖: 由於輸出的是0和1,所以激活函數f(u)的結果也是0或者1。 雖然簡單的感知機可以解決一些問題,但是當涉及到比較復雜的問題的時候簡單的感知機明顯無法做到我們想要的。比如XOR運算。 對於簡單的感知機的權重 ...

Sun Dec 04 22:45:00 CST 2016 0 2262
機器學習——感知機

預測是用學習得到的感知機模型對新的輸入實例進行分類,是神經網絡與支持向量的基礎。    2 感知 ...

Sat May 22 05:17:00 CST 2021 0 3460
機器學習——Perceptron(感知機)

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 ...

Sun Dec 19 22:00:00 CST 2021 0 130
 
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