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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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在支持向量机原理(一) 线性支持向量机中，我们对线性可分SVM的模型和损失函数优化做了... ...
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2019-07-19 18:59:11
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支持向量机原理(一) 线性支持向量机 支持向量机原理(二) 线性支持向量机的软间隔最大化模型 支持向量机原理(三)线性不可分支持向量机与核函数 支持向量机原理(四)SMO算法原理 支持向量机原理(五)线性支持回归 在前面两篇我们讲到了线性可分SVM的硬间隔最大化和软间隔最大化的算法，它们对线性可分的... ...
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2019-07-19 18:41:54
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1. 算法思想 对线性可分的情形：通过最大化硬间隔（几何间隔），找出最佳分离超平面，从而分类数据 对弱线性可分情形：最大化软间隔（通过加一个松弛因子），找出分离超平面，分类数据 线性不可分的情形：通过核技巧把原始数据映射到高维空间，转化为线性可分的情形，然后继续求解。 2. 算法推导 （1）函数间隔 ...
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2019-07-18 22:31:24
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Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图像识别等许多层面。苹果业已开始全面拥抱机器学习，新产品进军家庭智能音箱并打造工作站级别 ...
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2019-07-17 18:34:31
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现性回归：若存在两个数据集合，它们几乎存在线性关系，通过最小二乘法原理，将它们拟合成一个线性函数，这个过程叫线性回归。 逻辑回归：是一个用于分类的模型，如果两个类别线性可分，在先验的类别信息已知条件下，通过线性映射和sigmoid函数；迭代调整决策平面，并将分类决策面两侧的类别数据映射到【0，1】的 ...
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2019-07-04 11:06:07
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1. 场景描述 问题:如何对对下图的线性可分数据集和线性不可分数据集进行分类？ 思路: (1)对线性可分数据集找到最优分割超平面 (2)将线性不可分数据集通过某种方法转换为线性可分数据集 下面将带着这两个问题对支持向量机相关问题进行总结 2. 如何找到最优分割超平面 一般地，当训练数据集线性可分时， ...
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2019-06-30 09:35:02
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单层感知器 该概念的是在1957年美国学者Rosenblatt提出的。 感知器是监督学习的神经网络模型。单层感知器是包含一个突触权值可调的神经元的感知器模型。是神经网络用来进行模式识别的一种最简单的模型，属于前向神经网络类型，但是仅由一个神经元组成的单层感知器只能区分线性可分的模式。 一个感知器模型 ...
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2019-06-01 21:18:11
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支持向量机（support vector machine， 以下简称 svm）是机器学习里的重要方法，特别适用于中小型样本、非线性、高维的分类和回归问题。本系列力图展现 svm 的核心思想和完整推导过程，以飨读者。 一、原理概述 机器学习的一大任务就是分类（Classification）。如下图所示 ...
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2019-05-24 20:50:12
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逻辑回归模型是针对线性可分问题的一种易于实现而且性能优异的分类模型。 它假设数据服从伯努利分布,通过极大化似然函数的方法，运用梯度下降法来求解参数，来达到将数据二分类的目的。 算法推导 引入几率比（odds）：指一个事件发生的概率与不发生概率的比值。对其求log，可得： $$ logit(p) = ...
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2019-05-15 16:08:09
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