声明：本文由Ronny发表在http://www.cnblogs.com/ronny/p/ann_01.html ，如需转载请注明出处 一、前言 1，什么是神经网络？ 人工神经网络(ANN)又称神经网络(NN)，它是一种受生物学启发而产生的一种模拟人脑的学习系统。它通过相互连结的结点构成一个复杂的网 ...
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2016-09-23 01:16:00
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感知器（perceptron） 可以这么理解感知器，它是一个接受若干个二进制输入，并产生一个二进制输出的逻辑单元。例如假设输入向量$x$：$x = \begin{pmatrix}x_1\\x_2\\ \vdots \\ x_n\end{pmatrix}$，给出权重向量$w$，那么输出$y$可以这样定 ...
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2016-09-18 08:55:13
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在本文中，我们对感知器模型的算法进行了推导，为我们对多层前馈网络（BP）的误差反向传播算法打下基础。
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2016-08-25 21:38:52
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用4x+5y=2000作为分界线制造了100个点；初始分界线为0,0；经过1000轮纠正后，结果是：22 x+31 y = 11876对比结果4 x + 5 y = 2000还是比较接近的。 刚开始更新w的那行代码搞错了，以为是用predict去纠正，其实应该用sample的真实值去纠正。 impo... ...
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编程语言 时间：
2016-08-21 18:13:21
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最近在班主任的带领下，开始观看台湾大学林轩田教授的机器学习基石课程，虽然吧，台湾人，汉语说得蛮6，但是还是听着怪怪的，不过内容非常值得刚刚入门的机器学习小白学习，话不多说，直接进入正题。
1.基本介绍
（貌似这里一般是应该背景介绍，但是，历史吗，自己去百度吧）
（1）preceptron
翻译中文叫做感知器，如果你之前听说过神经网络的，它其实就是网络中的一个神经元，它自身的作用非常小，只能...
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2016-07-11 17:13:07
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该文章转自深度学习微信公众号 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，它模仿人脑的机制来解释数据，例如图像，声音和文本。深度学习是无监督学习的一种。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特 ...
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2016-07-08 21:33:33
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1.监督学习
回归算法通常用在监督学习中的学习算法，所以在讲回归之前，先来说说监督学习。
我们已经学习了很多的分类器设计方方法，如感知器、SVM等，他们的共同特点都是，根据给定的带有类别标签的样本，训练学习机器，然后使得机器能够对新来的无标签样本进行正确分类，像这种就属于监督模式识别，对学习机器来说就是监督学习。
举个栗子，就拿老师们讲课最喜欢用的预测房价的例子，图形表示监督学习的过程如下：...
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2016-06-17 17:22:37
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感知器学习过程:随机选取权值W的初始值(between 0-1)将样本数据中的输入值输入到感知器的输入节点得到网络的输出值O，根据学习公式，由O与T的差，即误差信号来调整网络权值W 如果误差小于给定阈值，或运行次数达到限定次数则停止；否则转2，反复运行。 用感知器对平面的4个点(如下图)进行线性划分 ...
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2016-06-17 16:47:57
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在前一篇文章中，我们给出了感知器和逻辑回归的求解，还将SVM算法的求解推导到了最后一步，在这篇文章里面，我们将给出最后一步的求解。也就是我们接下来要介绍的序列最小最优化算法。 序列最小最优化算法（SMO）： 首先回顾一下。我们使用广义拉格朗日函数，将目标函数和限制条件写到一起，然后证明了原始问题能够 ...
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编程语言 时间：
2016-06-13 17:12:10
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