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 ...
原文：機器學習筆記（1） 感知機算法 之 實戰篇
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。由於此例中樣本點是二維的，因此權重向量也相應的為二維，可以定義為 w w , w ，在Python中可以使用列表來表達，例如w , ...
2019-11-19 15:09 2 409 推薦指數：
相關推薦
【Python機器學習實戰】感知機和支持向量機學習筆記（三）之SVM的實現
前面已經對感知機和SVM進行了簡要的概述，本節是SVM算法的實現過程用於輔助理解SVM算法的具體內容，然后借助sklearn對SVM工具包進行實現。 SVM算法的核心是SMO算法的實現，首先對SMO算法過程進行實現，先對一些輔助函數進行定義： 然后實現一個簡化版 ...
【python與機器學習實戰】感知機和支持向量機學習筆記（一）
對《Python與機器學習實戰》一書閱讀的記錄，對於一些難以理解的地方查閱了資料輔以理解並補充和記錄，重新梳理一下感知機和SVM的算法原理，加深記憶。 1.感知機 感知機的基本概念 感知機是運用梯度下降學習過程的最簡單的機器學習算法之一，是神經網絡和支持向量機的基礎。具體提出 ...
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 ...
機器學習回顧篇（10）：感知機模型
.caret, .dropup > .btn > .caret { border-top-color: #000 !important ...
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 ...
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 ...
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機的基礎。 2 感知 ...