感知机与神经元 感知机（Perceptron）由两层神经元组成（输入层、输出层），输入层接收外界输入信号后传递给输出层，输出层是M-P神经元，亦称“阈值逻辑单元”（threshold logic unit）。 输入层只接受输入而没有权重以及阈值，输出层的神经元有阈值，两层间连接有权重。 把阈值当做是 ...
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2019-10-04 16:41:06
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简介：感知机在1957年就已经提出，可以说是最为古老的分类方法之一了。是很多算法的鼻祖，比如说BP神经网络。虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强，但是它的原理却值得好好研究。先学好感知机算法，对以后学习神经网络，深度学习等会有很大的帮助。 一，感知机模型 （1）、超平面的定义 令w1， ...
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2019-09-30 14:48:49
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感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型。 感知机的模型 定义(感知机) 假设输入空间(特征空间)是,输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；输出表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数： 称为感知机。其中和为感知机模型参数，叫作权值或权值向量，叫作偏置，表示和的内积。sig... ...
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2019-09-19 19:48:45
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在第二章中我们学习到感知机模型的相关知识， 感知机模型是当数据线性可分时，如何利用一个超平面区分两类不同的数据。 对于以上情况，支持向量机和感知机是非常相似的，两者的差别在于 损失函数的不同 。当线性不可分的情况下，SVM可以用 核函数 来实现对线性不可分的数据进行分类。 思维导图 硬间隔最大化和软 ...
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2019-09-07 22:11:59
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摘录自《机器学习及应用》汪荣贵 机械工业出版社 总结了一些神经网络与深度学习中的一些网络介绍。 1.神经元与感知机 （1）关于激活函数 （2）MLP MLP模型的网络结构没有环路或回路，故是一类前馈网络模型。MLP模型中隐含层的层数可为一层也可为多层。对于MLP模型和BP神经网络这样包含多个数据处理 ...
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2019-08-26 23:04:40
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建立一个简单的模型 sequential model sequential model是一个线性堆叠layers的模型。你既可以通过使用List加入layers的方法初始化，也可以通过.add方法添加layers。 为了建立一个简单的模型，这里以一个全连接层的多层感知机为例： OR Specifyi ...
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2019-08-02 18:10:43
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? 使用 Ada Boosting 方法提升若干个弱分类器的效果 ● 代码，每个感知机仅训练原数据集 trainRatio = 30% 的数据，然后进行调整和提升 ● 输出结果，随着使用的弱分类器数量的增多，预测精度逐渐上升。低维情况不明显，少数的弱分类器就已经达到了较好的精度，高维情况中，精度上升 ...
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2019-08-02 00:00:25
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PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习概述适用范围线性可分线性不可分感知机结构图示公式简化错误率Analogy期末成绩算法初始版本w(t+1)=w(t)+y(t)x(t) 调整的意义... ...
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2019-07-28 14:14:30
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PLA(perceptron learning algorithm)感知机学习 [TOC] 概述 感知机是一种二元线性分类模型,它试图找到一个直线或者平面或者超平面将数据分为两部分,感知机同样是属于监督学习的范畴 适用范围 线性可分 二维空间中以下样本线性可分,PLA完美解决 线性不可分 左侧样本有 ...
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2019-07-28 10:56:11
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机器学习”小憩“——总结应用场景 常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等； 常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等； K近邻：算法采用测量不同特征值之间的距离的方法进 ...
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2019-07-20 13:00:47
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