原文:算法學習筆記——感知機原理及其代碼實現

感知機原理及代碼實現 上篇講完梯度下降,這篇博客我們就來好好整理一下一個非常重要的二分類算法 感知機,這是一種二分類模型,當輸入一系列的數據后,輸出的是一個二分類變量,如 或 . 算法原理 . 知識引入 說起分類算法,博主想到的另一個算法是邏輯回歸,而感知機從原理上來說和回歸類算法最大的區別就是引入了幾何的思想,將向量放到了高維空間上去想象。首先介紹一個概念 超平面 hyper plane ,超平 ...

2020-02-22 00:36 0 766 推薦指數:

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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
感知機算法(PLA)代碼實現

目錄 1. 引言 2. 載入庫和數據處理 3. 感知機的原始形式 4. 感知機的對偶形式 5. 多分類情況—one vs. rest 6. 多分類情況—one vs. one 7. sklearn實現 8. 感知機算法的作圖 1. 引言 ...

Wed Jul 22 16:20:00 CST 2020 0 1027
感知機原理實現

感知機原理   感知機是二分類的線性模型,其輸入是實例的特征向量,輸出的是事例的類別,分別是+1和-1,屬於判別模型。 假設訓練數據集是線性可分的,感知機學習的目標是求得一個能夠將訓練數據集正實例點和負實例點完全正確分開的分離超平面。如果是非線性可分的數據,則最后無法獲得超平面。感知機 ...

Sat Jul 11 20:17:00 CST 2020 0 813
機器學習筆記(1) 感知機算法原理

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 ...

Thu Nov 07 18:38:00 CST 2019 0 869
[筆記-統計學習方法]感知機模型(perceptron) 原理實現

前幾天認把感知機這一章讀完了,順帶做了點筆記 現在把筆記做第三次的整理 (不得不說博客園的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服,該考慮在服務器上建一個博客了) 零、總結 適用於具有線性可分的數據集的二分類問題,可以說是很局限了 感知機本質上是一個分離超平面 在向量維數 ...

Tue May 01 19:03:00 CST 2018 0 1163
利用Python實現一個感知機學習算法

  本文主要參考英文教材Python Machine Learning第二章。pdf文檔下載鏈接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密碼: gcb9。   本文主要內容包括利用Python實現一個感知機模型並利用這個感知機模型完成一個分類任務 ...

Sat Jun 10 03:46:00 CST 2017 0 6733
算法學習筆記——梯度下降法原理及其代碼實現

梯度下降法原理以及代碼實現 本篇博客承接本人上一篇關於逐步回歸算法的引申,本篇將開始整理梯度下降算法的相關知識。梯度下降,gradient descent(之后將簡稱GD),是一種通過迭代找最優的方式一步步找到損失函數最小值的算法,基本算法思路可總結為如下幾點: (1) 隨機設置一個初始值 ...

Wed Jan 22 22:52:00 CST 2020 0 2424
 
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