实验要求数据说明 :数据集data4train.mat是一个2*150的矩阵,代表了150个样本,每个样本具有两维特征,其类标在truelabel.mat文件中,trainning sample 图展示了理想的分类类结果;方案选择:选择并实现一种两分类方法(如感知机方法,SVM等);在此基础上设计使 ...
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2019-07-14 13:30:07
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? 使用神经网络来为散点作分类 ● 单层感知机,代码 ● 输出结果,一维 6 遍收敛,二维 39 遍,三维 87 遍,四维 89 遍 ● 画图 ...
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2019-07-03 20:05:30
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神经网络技术起源于上世纪五、六十年代,当时叫感知机(perceptron),拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层,在输出层得到分类结果。早期感知机的推动者是Rosenblatt。(扯一个不相关的:由于计算技术的落后,当时感知器传输函数是用线拉动变阻器改变电阻的方法机 ...
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2019-06-26 10:47:51
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书中重要定义及一些理解 先通过介绍逻辑史蒂的分布来引出logist模型 而通过极大似然法来推导模型的参数估计问题 通过对模型参数的似然函数通过求导来得到递归方程 通过公式可以看出logist是对前面的感知机的升级版,感知机的判断方式过于简单。而其梯度下降的时候也将sign的去掉了,否则无法微分。 后 ...
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2019-06-12 11:03:38
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前言 感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型。 通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型。 本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码: 学习从来不是一个人的 ...
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2019-06-01 23:08:03
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在感知机一节中说到,我们在线性可分的情况下,寻找一个超平面使得 一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}>0$, 另一部分实例$\sum_{i=1}^{n}w _{i}\cdot x_{i}<0$ 但是感知机的解不唯一,所以会出现这样的情况 我们应该如何选择一个最佳 ...
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2019-05-09 22:00:48
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感知机是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别 感知机模型的假设空间为分类超平面wx+b=0 模型复杂度主要体现在x(x(1),x(2),....x(d))的特征数量也就是x的维度d上 感知机模型的求解策略(伪代码): 对于感知机模型我们进行一次训练 (1)首先是感知机的自编 ...
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2019-05-07 11:37:22
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肯定有人要说什么多层感知机,不就是几个隐藏层连接在一起的吗。话是这么说,但是我觉得我们首先要自己承认自己高级,不然怎么去说服(hu nong)别人呢 from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense import n ...
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2019-05-02 14:30:39
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之前在《机器学习 感知机(Machine Learning Perceptron)》一文中介绍了感知机算法的理论知识,现在让我们来实践一下。 有两个数据文件:data1和data2,分别用于PLA和Pocket Algorithm。可在以下地址下载: 先回顾一下感知机算法: 1,初始化w 2,找出一 ...
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2019-05-01 16:09:50
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import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.neural_network import MLPClassifier def c... ...
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2019-05-01 13:30:47
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