感知機可以說是最古老的分類方法之一了，在1957年就已經提出。今天看來它的分類模型在大多數時候泛化能力不強，但是它的原理卻值得好好研究。因為研究透了感知機模型，學習支持向量機的話會降低不少難度。同時如果研究透了感知機模型，再學習神經網絡，深度學習，也是一個很好的起點。這里對感知機的原理 ...

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0或1 1. 算法原理 1.1 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 ...

如圖3所示的訓練數據集，其正實例點是（3，3），（3,4），負實例點是（1,1），試用感知機學習算法的原始形式求感知機模型，即求出w和b。這里， 圖3 這里我們取初值，取。具體問題解釋不寫了，求解的方法就是算法1。 Python代碼 ...

算法具有簡單而易於實現的優點，分為原始形式和對偶形式。感知機預測是用學習得到的感知機模型對新的實例進行預 ...

1. 感知機原理（Perceptron） 2. 感知機(Perceptron)基本形式和對偶形式實現 3. 支持向量機（SVM）拉格朗日對偶性（KKT） 4. 支持向量機（SVM）原理 5. 支持向量機（SVM）軟間隔 6. 支持向量機（SVM）核函數 1. 前言 感知機是1957年 ...

目錄 1. 感知機原理 2. 損失函數 3. 優化方法 4. 感知機的原始算法 5. 感知機的對偶算法 6. 從圖形中理解感知機的原始算法 7. 感知機算法(PLA)的收斂性 8. 應用場景與缺陷 9. 其他 10. 參考資料 ...

大家好，歡迎閱讀深度學習專題。 我們之前的機器學習專題已經結束了，我們把機器學習領域當中常用的算法、模型以及它們的原理以及實現都過了一遍。雖然還有一些技術，比如馬爾科夫、隱馬爾科夫、條件隨機場等等沒有涉及到。但是這些內容相比來說要弱一些，使用頻率並不是非常高，我們就不一一敘述了，感興趣 ...

而易於實現的優點，分為原始形式和對偶形式。感知機預測是用學習得到的感知機模型對新的實例進行預測的，因此 ...