学习权重 你了解了如何使用感知器来构建 AND 和 XOR 运算，但它们的权重都是人为设定的。如果你要进行一个运算，例如预测大学录取结果，但你不知道正确的权重是什么，该怎么办？你要从样本中学习权重，然后用这些权重来做预测。 要了解我们将如何找到这些权重，可以从我们的目标开始考虑。我们想让网络做出的预 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-24 11:46:24
阅读次数：
151
2.1神经传导原理 y=activation（x*w+b） 激活函数通常为非线性函数 Sigmoid 函数 和 ReLU函数 2.2以矩阵运算模仿真神经网络 y=activation(x*w+b) 输出=激活函数（输入*权重+偏差） 2.3多层感知器模型 1以多层感知器模型识别minst 手写数字图 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-24 00:19:02
阅读次数：
486
Roadmap 1.感知器假设集 假设空间 $H$ 到底是什么样子？ $H$中的一个$h$，$h$由$\mathbf{W}$ 和 阈值决定（阈值可以作为$w_0$） 举个具体的栗子： 2.感知器学习算法（Perceptron Learning Algorithm, PLA） 如何选择 $g$ ? $ ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-21 16:19:12
阅读次数：
169
感知器（PLA——Perceptron Learning Algorithm），也叫感知机，处理的是机器学习中的分类问题，通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测，因此属于判别模型。感知器于1957年提出，是神经网络的基础。 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-04 00:02:48
阅读次数：
302
一 感知器 感知器学习笔记：https://blog.csdn.net/liyuanbhu/article/details/51622695 感知器（Perceptron）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，取+1和-1。这种算法的局限性很大： 虽然有这些局限，但是感知 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-04-01 22:58:37
阅读次数：
491
感知器算法是一种线性分类器（原始形式和对偶形式） 1.首先，我们假定线性方程 wx+b=0 是一个超平面，令 g(x)=wx+b，也就是超平面上的点x都满足g(x)=0。对于超平面的一侧的点满足：g(x)>0; 同样的，对于超平面另一侧的点满足：g(x)<0. 结论一：对于不在超平面上的点x，它到超 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-03-27 14:43:02
阅读次数：
122
神经网络一般是由多层网络结构组成，每层都是有感知器组成，各层之间的连接方式多种多样，如全连接。感知器中最常用的是线性感知器，定义为： 对于一个感知器，其常用的误差定义为： 其中D是训练样例集合，是训练样例 d 的目标输出，是线性单元对训练样例 d 的输出。定为模型参数的函数。【 公式源码: E(\v ...
分类：
其他好文 时间：
2018-03-10 00:17:09
阅读次数：
179
看了台湾大学林轩田的机器学习第二章感知器算法，做一些笔记备忘。理论部分以后再补，直接上代码： 得到的结果如下： 黄色部分是按照理论写的代码，而黑色是根据神经网络工具箱跑出来的结果。 ...
分类：
编程语言 时间：
2018-02-20 19:20:47
阅读次数：
198
问题描述： 给定线性可分数据集：T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}，存在超平面S：$w\cdot x+b=0$ $ \left\{\begin{matrix} w\cdot x+b>0,y=+1\\ w\cdot x+b<0,y=-1 \end{matrix}\right ...
分类：
编程语言 时间：
2018-01-31 18:32:25
阅读次数：
164
上次我们讲过《Spark机器学习（上）》，本文是Spark机器学习的下部分，请点击回顾上部分，再更好地理解本文。1.机器学习的常见算法 常见的机器学习算法有：l 构造条件概率：回归分析和统计分类；l 人工神经网络；l 决策树；l 高斯过程回归；l 线性判别分析；l 最近邻居法；l 感知器；l 径向基 ...
分类：
其他好文 时间：
2018-01-24 22:19:13
阅读次数：
229
