单层感知机

李航统计学习方法(第二版)第二章 感知机学习笔记【理论篇】

感知机感知机的定义感知机的数学表达式感知机的几何意义感知机的目标函数数据集线性可分目标函数推导感知机的优化方法原始形式随机梯度下降批量梯度下降为什么用随机梯度下降而不用批量梯度下降对偶形式为什么要转化成对偶形式感知机的定义感知机是二分类线性分类模型
禅心001·2023-01-13 22:04

【机器学习笔记】《统计学习方法》第二章 感知机+随机梯度下降法

概念感知机(perceptron)是二类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，-1二值。f(x)=sign(w⋅x
Baolar_Code·2023-01-13 22:30

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章 感知机

电信保温杯笔记——《统计学习方法（第二版）——李航》第2章感知机论文介绍特点模型结构损失函数优化目标感知机学习算法的原始形式举例算法收敛性感知机学习算法的对偶形式相关视频相关的笔记相关代码pytorchtensorflowkeraspytorchAPI
电信保温杯·2023-01-13 22:27

《统计学习方法第二版》学习笔记2——感知机

第2章感知机目录第2章感知机前言1理论部分1.1感知机模型1.2感知机学习策略1.3感知机算法1.3.1原始形式算法1.3.2对偶形式算法2代码部分2.1Perceptron2.2scikit-learn
sd3145265·2023-01-13 22:27

机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章 感知机

统计学习方法第二章感知机2.1感知机模型2.2感知机学习策略损失函数：误分类点到超平面的总距离。2.3感知机学习算法算法2.1随机梯度下降法算法2.2感知机模型对偶形式
xingS1992·2023-01-13 22:27

《统计学习方法(第二版)》学习笔记 第二章 感知机 代码实现

感知机代码实现首先先直接给出一个复制粘贴就可以运行的代码实例，让大家先感受一下感知机的代码的执行过程。
忆殇DR·2023-01-13 22:54

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）

统计学习方法——第2章感知机（个人笔记）参考《统计学习方法》（第二版）李航感知机就是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出只为+1、-1。
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

统计学习方法——第7章 支持向量机（个人笔记）

间隔最大使他有别于感知机。7.1线性可分支持向量机与硬间隔最大化7.1.1线性可分支持向量机一般来说，当训练数据集线性可分时，存在无穷个分离超平面可将两类数据正确分开。感知机利用误分类最小的策略，求
没用的阿鸡·2023-01-13 22:52

《统计学习方法》第 2 章“感知机”学习笔记

感知机是《统计学习方法》的介绍的第1个算法，是神经网络与SVM的基础。
liweiwei1419·2023-01-13 22:51

统计学习方法第二版 学习笔记 第二章 感知机

一、统计学习三要素1.1模型感知机是二分类线性分类模型，属于判别模型，对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面。
gss123_123·2023-01-13 22:45

一文详解如何用 TensorFlow 实现基于 LSTM 的文本分类（附源码）

模型说明这个分类的模型其实也是很简单，主要就是一个单层的LSTM模型，当然也可以实现多层的模型，多层的模
weixin_34284188·2023-01-13 11:26

动手学深度学习--4.多层感知机

detach()用法目的：神经网络的训练有时候可能希望保持一部分的网络参数不变，只对其中一部分的参数进行调整，或者训练部分分支网络，并不让其梯度对主网络的梯度造成影响，这个时候我妈就需要使用detach()函数来切断一些分支的反向传播。tensor.detach()tensor.detach()会返回一个新的tensor，从当前的计算图中分离下来，但是仍指向原变量的存放位置，不同之处只是requi
为啥不能修改昵称啊·2023-01-13 09:46

分类模型(分类的原理、权重向量的求解、感知机、逻辑回归、似然函数、对数似然函数、似然函数的微分、线性不可分)

分类模型意义：对带有标签的数据进行学习，实现数据的分类1.内积（分类的原理）内积公式：x⋅y=x1y1+x2y2+...+xnyn
奋进的小hang·2023-01-13 08:35

9 小波滤波器去噪增强变换matlab案例

%%学习目标：小波变换小波分解和重构loadwoman;%打开显示原始的图像imshow(X,map);%X包含原始图像信息，map是调色板，这是一个索引图像%%对图像X数据信息进行单层分解，小波为db1nbcol
名师厚积薄发·2023-01-13 06:56

多层感知机的从零开始

一：读取电脑中已经下好的数据集importtorchimporttorchvisionfromtorchimportnnfromd2limporttorchasd2lfromtorchvisionimporttransformsfromtorch.utilsimportdata#获取数据集batch_size=256trans=transforms.ToTensor()mnist_train=to
tinason杨·2023-01-13 01:54

读书笔记-白话机器学习的数学

文章目录回归线性回归步骤公式使用矩阵表示优化算法问题扩展分类感知机步骤公式逻辑回归公式线性不可分扩展正则化公式基础模型评估分类问题正则化过拟合正则化参考待学习回归线性回归步骤训练数据，画图预测函数和目标函数初始值是随机的最小二乘法
shichen501·2023-01-12 19:10

《白话机器学习的数学》公式整理

感知机，判别函数fw(x)和更新表达式（括号里面是判别标
Atl212·2023-01-12 19:33

动手学机器学习-李沐（6）

一、感知机输入x(向量)，权重w(向量),偏移b(标量)（感知机的实质是一个二分类的问题，0或1）2、训练感知机3、收敛定理4、感知机存在的问题（1）不能拟合xor问题，只能产生线性的分割面二、多层感知机
Everyyang·2023-01-12 11:49

动手学深度学习-李沐（8）

动机一个好的模型需要对输入数据的扰动鲁棒丢弃法：在层之间加入噪音——正则2、方法给定一个概率，一定概率变成0，一定概率使得元素变大期望不发生变化3、使用4、总结丢弃法将一些输出项随机置0来控制模型复杂度常作用在多层感知机的隐藏层输出上丢弃概率来控制模型复杂度的超参数
Everyyang·2023-01-12 11:49

《深度学习从0开始》

1.感知机给定输入x,权重w,和偏移b,感知机输出：o=σ(+b)o=\sigma(+b)o=σ(+b)(表示向量w和x做内积）σ(x)={1ifx>0−1otherwise\sigma(x)=\left
VictoryZhou_·2023-01-12 11:47

完全图解RNN、RNN变体、Seq2Seq、Attention机制

一、从单层网络谈起在学习RNN之前，
anshuai_aw1·2023-01-12 10:38

NLP从0开始

机械分词和隐马尔可夫链（HMM）基于序列标注的分词最好用的传统分词：CRF（训练阶段）维特比Viterbi解码（预测阶段）CRF++工具的使用（努力更新中......）编码数据增强RNN系列为什么要语义捕捉从感知机到神经网络的矩阵表示
总是重复名字我很烦啊·2023-01-12 10:04

Halcon木板纹理识别

*功能是：通过木板纹理识别树种*过程是：特征提取：纹理区+图片（灰度共生矩阵的标量4、边缘灰度直方图1）组成的特征向量；用于训练多层感知机；最后用于识别木板*ImageAcquisition01:CodegeneratedbyImageAcquisition01list_files
AII派森·2023-01-11 23:42

深度学习入门系列（总结篇）

其中，深度神经网络的基础是感知机算法（PLA），它是以错误驱动为思想的线性分类算法。
整得咔咔响·2023-01-11 19:39

【力学性能预测】基于多层感知机的的钢板力学性能预测（附完整代码和数据集，系列2）

写在前面：首先感谢兄弟们的订阅，让我有创作的动力，在创作过程我会尽最大能力，保证作品的质量，如果有问题，可以私信我，让我们携手共进，共创辉煌。Hello，大家好，我是augustqi。2022年发布完“基于BP神经网络的钢板力学性能预测”文章后我就“阳了”，身体真的特别不舒服，还去医院打了针（说多了都是泪，大家平时一定要注意锻炼，按时吃饭），微信公众号平台和CSDN平台一直没有更新。“基于BP神经
机器不学习我学习·2023-01-11 19:08

PointConv: Deep Convolutional Networks on 3D Point Clouds学习笔记

对于给定点，通过核密度估计利用多层感知机网络和密度函数来学习权重函数。这项工作最重要的贡献是提出了一种新的用于有效计算权重函数的公式，这使我们能够大幅度扩展网络并显著提高网络性能。
路&客·2023-01-11 19:04

BP神经网络算法讲解及实战应用（超详细 附源码）

需要源码请点赞关注收藏后评论区留言私信~~~多层网络的学习能力比单层感知机强很多，要训练多层网络，简单的感知机学习规则显然不够，需要更强大的学习算法。
showswoller·2023-01-11 17:30

深度学习——模型构建

下面继承Module类构造多层感知机。这里定义的MLP类重载了Module类的init函数和forward函数。它们分别用于创建模型参数和定义前向计算。前向计算也即正向传播。
黎小强同学·2023-01-11 16:34

AI | RNN | 基础学习

01|从最初的MLP开始神经网络模拟人脑神经元结构，抽象为多层感知机（简称为MLP），其简化模型如下。其中输入X是一个多维度向量，经过中间的隐藏层处理变换后，输出需要的向量Y。
木千之·2023-01-11 15:00

【无标题】

单层的神经网络importtorchimportnumpyasnpX=torch.tensor([[1,0,0],[1,1,0],[1,0,1],[1,1,1]],dtype=torch.float32
Dini_Dini·2023-01-11 11:53

rbf神经网络_神经网络设计（第十六章-径向基网络）

径向基（RBF）网络和两层感知机网络有两个主要的区别。第一，在REF网络的第一层，我们计算了输入向量和权值矩阵的行向量之间的距离，而不是计算权值和输入的内积（矩阵相乘），这与LVQ网络相似。
weixin_39751453·2023-01-11 11:50

Gram 矩阵性质及应用

的样本矩阵而言，X⋅X′即为Gram矩阵；1.基本性质半正定（positivesemidefinite）2.应用如果v1,v2,…,vn分别是随机向量，则Gram矩阵是协方差矩阵；3.在ML中的应用对于感知机模型
weixin_30784501·2023-01-11 11:15

梯度消失/爆炸：原因，影响，解决方案，误区。

常规的前馈网络具有以下的单层形式：而对于某层权值的梯度计算，采用以下公式：其中E代表损失值；O代表网络输出层；h代表隐藏层；w为根据梯度值更新的权重。
Rulcy·2023-01-11 07:18

超参数和验证集

感知机是神经网络的基础，对于形式上完全相同的感知机，模型参数不同，可以实现不同的运算，因此，可以通过训练学习模型参数来形成不同的功能。这也是人工神经网络具有强大学习能力的基础。
xuechanba·2023-01-11 02:56

c语言json库parson的介绍和使用

使用parson解析json单层json结构解析代码constchar*resp="{\"code\":0,\"flag\":true,\"msg\":\"success\"}
大草原的小灰灰·2023-01-10 16:43

《动手深度学习》2.5 反向传播自动求导

否则无论多少层的网络结构，一经化简合并就和单层网络效果是一样的！forward和backwar
Mavis00·2023-01-10 16:54

Python os.makedirs()

1os.makedirs(path,mode=0o777,exist_ok=False)用来创建路径文件夹,即可创建多层也可创建单层参数:path:路径以及文件名mode:为目录设置的权限模型,默认0o777
Z2572862506·2023-01-10 16:49

（一）感知机与python代码实现

参考李航老师的《统计学习方法》第二版知识点：感知机是二分类的线性分类模型，属于判别模型旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，目标求得一个超平面将正负例完全正确分开基于误分类的损失函数：L(w,b)
十二十二呀·2023-01-10 15:36

LSTM模型介绍

一般单层神经网络结构RNN单层网络结构以时间步对RNN进行展开后的单层网络结构RNN模型的作用能够很好的利用序列之间的关系，自然界具有连续性的输入序列RNN模型传统RNN的内部结构图括号里面就是一个全连接的线性层
weixin_44522477·2023-01-10 11:24

李航 统计学习方法 第二版 课后习题答案 机器学习

也可进入我的个人主页查看分类专栏里的《统计学习方法》部分，包括各章代码实现： ❤欢迎订阅我的专栏❤：《统计学习方法》分类专栏章节链接第1章统计学习及监督学习概论点击进入第2章感知机点击进入第3章k近邻法点击进入第
#苦行僧·2023-01-10 09:39

Batch Normalization详解

目录动机单层视角多层视角什么是BatchNormalizationBatchNormalization的反向传播BatchNormalization的预测阶段BatchNormalization的作用几个问题卷积层如何使用
may_walkaway·2023-01-10 07:40

机器学习第二章 感知机和支持向量机

文章目录一、感知机1、特点2、感知机模型2.1、例1：儿童免乘车票2.2、例2：鱼的分类2.3、例3：高维空间上的分类2.4、感知机的定义2.5、感知机的几何解释3、学习策略3.1、两个问题3.2、损失函数
@青春之路·2023-01-10 07:27

统计学习方法代码实现练习：第二章感知机

尝试实现算法代码chapter2感知机#第二章:实现感知器的原始形式importnumpyasnpXX=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])YY=np.array((1,1,-1)
Scarlett_work_hard·2023-01-10 07:27

《统计学习方法》第二章&第十二章：感知机和统计学习方法总结

监督学习，二分类根据损失函数：，求解优化问题求得：分离超平面，感知机模型目录一、统计学习方法总结二、感知机(Perceptron)三、感知机模型四、感知机策略五、感知机算法1、感知机算法原理2、感知机算法的原始形式
owxiaohei·2023-01-10 06:57

深度学习第一章：感知机

参考书籍详见https://www.ituring.com.cn/book/1921目录1、感知机是什么2、理解感知机2.1与门（ANDgate）2.2与非门（NANDgate）2.3或门（ORgate
rs_gis·2023-01-10 06:27

李航统计学习——第二章感知机（上）

第一章主要介绍了学习方法的三要素：模型、策略、算法这章主要介绍感知机1从模型来理解感知机概念感知机是一个二分类的线性分类模型。
就想做一条闲鱼·2023-01-10 06:56

第二章 感知机sklearn实现

fromsklearn.linear_modelimportPerceptronimportnumpyasnpX_train=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])y=np.array([1,1,-1])perceptron=Perceptron()perceptron.fit(X_train,y)print("w:",perceptron.coef_,"\n","b:",pe
keepgoingYi·2023-01-10 06:55

R语言：感知机模型（二）

今天给大家分享的是感知机模型的对偶形式，这篇发完后第二章感知机就结束了，后续会直接跳到第七章支持向量机；另外理论推导和证明大家直接看书（文末可获得电子书），就不再抄一遍了，只写算法思路和代码实现。
FightingBob·2023-01-10 06:54

R语言：感知机模型（一）

最近事情太多，导致这次停更时间有点长了，但是经过了这半年的学习，也学了不少东西，思考后决定，先把李航的《统计学习》这本书上的算法一一代码实现一下，来检测一下是否真的学会了，所以先分享给大家的是第二章：感知机模型
FightingBob·2023-01-10 06:23

第二章：感知机

文章目录2.1感知机模型2.2感知机策略2.3梯度下降法2.4感知机-原始算法形式2.5感知机-原始算法实例2.6感知机-对偶形式2.7感知机-对偶形式实例2.8感知机算法收敛性证明如下：2.1感知机模型
扔出去的回旋镖·2023-01-10 06:52
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