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 ...

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 ...

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 ...

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 ...

前提 這系列文章不是為了去研究那些數學公式怎么推導，而是為了能將機器學習的思想快速用代碼實現。最主要是梳理一下自己的想法。 感知機 感知機，就是接受每個感知元（神經元）傳輸過來的數據，當數據到達某個閥值的時候就會產生對應的行為如下圖，對應每個感知元有一個對應的權重，當數據到達閥值u的時候就會 ...

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 ...

前言 　　過去幾個月，一直在學習機器學習模型，輸入只是學習的一部分，輸出可以幫助自己更熟練地掌握概念和知識。把一個復雜的事物簡單的講述出來，才能表示真正弄懂了這個知識。所以我將在博客中盡量簡單地把這些模型講述出來，以加深自己的掌握，也為他人提供一點點參考。在此感謝大神劉建平Pinard的博客 ...

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 ...