本节内容 牛顿方法 指数分布族 广义线性模型 之前学习了梯度下降方法，关于梯度下降（gradient descent），这里简单的回顾下【参考感知机学习部分提到的梯度下降(gradient descent)】。在最小化损失函数时，采用的就是梯度下降的方法逐步逼近最优解，规则为其实梯度下降属于一种优化 ...
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2017-06-08 00:19:59
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BPN(Back Propagation Net) 反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。 BP网络主要用于： 1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息； 2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联 ...
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2017-06-05 19:00:50
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支持向量机(SVM)是一种二分类模型，跟之前介绍的感知机有联系但也有区别。简单来讲，感知机仅仅是找到了一个平面分离正负类的点，意味着它是没有任何约束性质的，可以有无穷多个解，但是(线性可分)支持向量机和感知机的区别在于，支持向量机有一个约束条件，即利用间隔最大化求最优分离超平面，这时，支持向量机的解 ...
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2017-06-02 23:04:43
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什么是反向传播 作者:韩小雨 类别:①反向传播算法 ②反向传播模型 反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法） 算法简介:是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神 ...
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2017-05-31 10:20:43
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比較全面的收集了机器学习的介绍文章，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adaboost到随机森林、Deep Learning。 《机器学习经典论文/survey合集》 介绍：看题目你已经知道了是什么内容,没错。里面有非常多经典的机器学习论文值得细致与重复的阅读。 《Brief History of ...
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2017-05-24 16:09:10
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本文转自：http://blog.csdn.net/sinat_34707539/article/details/52105681 《Brief History of Machine Learning》 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章，介绍很全面，从感知机、神经网络、决策树、SVM、Adabo ...
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2017-05-24 14:41:17
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模型 机器学习中，感知机（perceptron）是一种二值的监督学习的算法（相应的函数，能决定输入是否属于某个分类，其中输入由一个数值向量表示）。感知机是一个线性分类器，其分类函数基于线性预测函数对新的输入作出预测，即，将输入（实数向量）映射到{-1，1}二值空间： f(x)=sign(wx+b) ...
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2017-05-10 15:44:49
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Adaline神经网络Adaline利用了最小二乘法的思想，相较于感知机神经网络，对于数据的线性可分的要求更低一些，可以允许一些异常数据。
上面描述了迭代求解的过程，但是在x0(k+1)x_...
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2017-05-08 09:55:01
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反向传播算法（英：Backpropagation algorithm，简称：BP算法）是一种监督学习算法，常被用来训练多层感知机。 于1974年，Paul Werbos[1]首次给出了如何训练一般网络的学习算法，而人工神经网络只是其中的特例。不巧的，在当时整个人工神经网络社群中却无人知晓Paul所提 ...
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2017-04-22 00:07:41
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作者：桂。 时间：2017-04-16 11:53:22 链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言 今天开始学习李航的《统计学习方法》，考虑到之前看《自适应滤波》，写的过于琐碎，拓展也略显啰嗦，这次的学习笔记只记录书籍有关的内容。前 ...
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2017-04-16 22:47:41
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