只有亲自用代码实现才算真正理解算法,有时候也要在不断的修改调试中理解，更何况只看不敲代码呢？ 代码： 运行结果如下： ...
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2019-01-03 21:42:19
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概念 感知机是一种二元线性分类器。输入一组代表实例特征的向量，感知机可以计算出实例的类别。 二元分类指的是感知机输出的结果只有两类，代表是或否。实际应用中，一些问题要求的输出就是是或否，比如根据照片识别性别，识别图片中是否存在某种物品，根据X光片判断是否患病，判断邮件是否是垃圾邮件等等。 多个是或否 ...
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2019-01-03 00:00:28
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概述 感知机在1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础，它是一个二类分类的线性分类模型，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机模型 1、定义 假设输入空 ...
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2018-12-15 13:58:06
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感知机 前言 最近学习了c++，俗话说‘光说不练假把式’，所以决定用c++将《统计学习方法》里面的经典模型全部实现一下， " 代码 " 在这里，请大家多多指教。 感知机虽然简单，但是他可以为学习其他模型提供基础，现在先简单回顾一下基础知识。 感知机模型 上图就是简单的感知机模型，其中$f$ 我们一般 ...
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2018-12-14 14:53:41
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多层感知机中： hi 以 p 的概率被丢弃，以 1-p 的概率被拉伸，除以 1 - p ...
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2018-11-30 20:12:30
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from mxnet import gluon,init from mxnet.gluon import loss as gloss, nn from mxnet.gluon import data as gdata from mxnet import nd,autograd import gluo ...
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2018-11-28 19:05:14
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1.导入必备的包 2.定义mnist数据的格式变换 3.下载数据集，定义数据迭代器 4.定义全连接神经网络（多层感知机） 5.定义损失函数和优化器 6.开始训练和测试 7.测试结果 8.训练损失和训练精度曲线 ...
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2018-11-17 19:20:15
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1.SVM: SVM，全称是support vector machine，中文名叫支持向量机。SVM是一个面向数据的分类算法，它的目标是为确定一个分类超平面，从而将不同的数据分隔开。 2.SVM为什么采用间隔最大化： 1.当训练数据可分的时候，存在很多超平面可以将数据分开 2.感知机利用误分类最小策 ...
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2018-11-14 16:40:21
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CH02 感知机 前言 章节目录 导读 感知机是二类分类的线性分类模型。 $L(w,b)$的经验风险最小化 本章中涉及到向量内积，有超平面的概念，也有线性可分数据集的说明，在策略部分有说明损关于失函数的选择的考虑，可以和CH07一起看。 本章涉及的两个例子，思考一下为什么$\eta=1$，进而思考一 ...
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2018-11-10 19:07:08
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感知机： 1.感知机关键在于损失函数最小化 2.当初值和分类点选择顺序不同时，算得的结果不同。 3.当线性不可分时，感知机算法不收敛，迭代结果震荡。 4.感知机和随机梯度下降。 5.pocket algorithm 口袋算法：每次梯度下降时和“口袋”比较，将损失更小的放到“口袋”里。 6.voted ...
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2018-11-09 16:12:10
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