感知机

统计学习方法 李航 课后习题答案 第二版 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·2022-12-20 09:50

深度卷积神经网络学习（CNN）

什么是卷积神经网络CNN：神经网络在前面的学习中我们已经了解过很多了，其本质就是多层感知机，卷积神经网络其实也一样，但是我们可以将其看成多层感知机的变种。
爱摸鱼的伪程序猿·2022-12-20 08:44

2022.01-02-03 深度学习入门-基于python的理论与实现

这本书一共有8个章节第一章是python基础介绍，我是从第二章感知机开始写的。第三章神经网络，第四章神经网络的学习。
运气好到爆·2022-12-20 03:11

【深度学习入门】- 神经网络

欢迎浏览本博客大家好，我是：我菜就爱学一名刚刚入行的小白从事方向：计算机视觉我菜就爱学，分享有误，欢迎大佬指出本篇介绍：由感知机过度到神经网络，初识神经网络说明：神经网络能够解决感知机的缺陷，可以自动的从数据中学习到合适的权重参数
我菜就爱学·2022-12-20 03:40

利用Pytorch搭建自己的数据预测模型

前言在Pytorch环境下搭建多层神经感知机，实现对数据的预测。本文提供的数据为两组RGB值，一组是纯色图像的RGB。另一组是在特定场景下拍摄的纯色图像的RGB数值。
深度炼丹网络·2022-12-19 20:45

pytorch用多层感知机实现鸢尾花3分类（亲测可用）

pytorch用多层感知机实现鸢尾花3分类（亲测可用）泪目了，家人们我终于能交出点东西了这是上课的要求，不能直接用库，不能用sklearn函数，必须用多层感知机！而且要3分类，太难了。
innovationy·2022-12-19 20:07

机器学习（3）高斯判别分析&朴素贝叶斯分类器

判别模型与生成模型判别模型判别模型是对观测数据进行直接分类，常见的判别模型有逻辑回归和感知机算法等。此模型仅对数据进行分类，并不能具象化或者量化数据本身的分布状态，因此也无法根据分类生成可观测的图像。
薛定谔的猫王·2022-12-19 18:30

高级人工智能（国科大2021-2022秋季学期课程）-基础概念及算法

高级人工智能-沈华伟-国科大2021-2022秋季学期课程连接主义（神经网络、深度学习）搜索问题启发式算法贪婪最佳优先搜索A*搜索A*树搜索A*图搜索传教士和野人问题归结原理中的应用神经网络传统神经网络多层感知机
sunzhihao_future·2022-12-19 17:08

深度学习期中复习

第一章深度学习和机器学习差异机器学习基本问题：分类，回归，聚类，降维算法：KNN，贝叶斯，决策树，SVM，逻辑回归，随机森林，集成学习改变结构，实现不同的玩法，适应不同场合深度学习主要是解决分类，回归，模拟感知机
二战国科大·2022-12-19 17:08

HanLP基本用法

HanLP基本用法简介安装基本功能语法分词、词性标注依存句法分析关键词提取摘要抽取感知机词法分析中国人名识别音译人名识别短语提取拼音转换繁简转换简介HanLP是由一系列模型与算法组成的工具包，目标是
Duwr·2022-12-19 16:51

吃瓜教程｜Task4（阅读西瓜书第5章）

文章目录1神经元模型2感知机与多层网络3误差逆传播算法4全局最小与局部极小5其他常见神经网络5.1RBF网络5.2ART网络5.3SOM网络5.4级联相关网络5.5Elman网络5.6Boltzmann
HWH-·2022-12-19 11:37

【机器学习---03】感知机模型

文章目录1.感知机模型是什么？有什么作用？2.三要素2.1模型2.2策略2.3算法1.感知机模型是什么？有什么作用？定义：感知机模型是建立将训练数据完全划分为2类的超平面。
别闹'·2022-12-19 09:43

动手深度学习笔记（二十三）4.9. 环境和分布偏移

动手深度学习笔记（二十三）4.9.环境和分布偏移4.多层感知机4.9.环境和分布偏移4.9.1.分布偏移的类型4.9.1.1.协变量偏移4.9.1.2.标签偏移4.9.1.3.概念偏移4.9.2.分布偏移示例
落花逐流水·2022-12-19 04:33

基础概念 _ 循环神经网络RNN

文章目录1.1RNN诞生的原因1.2简介1.3与前馈神经网络的差异2网络架构2.1空间角度2.2时间角度3pytorch实现RNN1.1RNN诞生的原因在普通的前馈神经网络（如多层感知机MLP，卷积神经网络
m0_75853290·2022-12-19 02:03

Pytorch保存和加载模型的两种方式

Tensorflow、Keras等框架一样，Pytorch也提供了两种保存模型的方式，这两种方式都是通过调用pickle序列化方法实现的：1、只保存模型参数2、保存完整模型下面我们依次对这两种方式进行实现，以以下多层感知机模型为例
烟雨风渡·2022-12-18 20:55

批量规范化层batch normalization（BN）

第⼆，对于典型的多层感知机或卷积神经⽹络。当我们训练时，中间层中的变量（例如，多层感知机中的仿射变换输出）可能具有更⼴的变化范围：不论是沿着从输⼊到输出
Maple_66·2022-12-18 11:40

机器学习：支持向量机

SVM简介支持向量机（supportvectormachines,SVM）是一种二分类模型，它的基本模型是定义在特征空间上的间隔最大的线性分类器，间隔最大使它有别于感知机；SVM还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器
zyf2589237189·2022-12-18 11:14

对神经网络进行学习

仅用于个人学习记录1.对神经网络进行学习1.1从数字电路逻辑的角度理解感知机感知机接收多个输入信号，输出一个信号。图1.1.1是一个接收两个输入信号的感知机的例子。
小灰机的记录本·2022-12-18 09:59

深度学习——神经网络的学习

从前文“感知机
压垮草的骆驼·2022-12-18 09:27

Python深度学习基础（三）——全连接层以及反向传递的理解与手动实现

全连接层以及反向传递的理解与手动实现全连接层简介实现原理正向传递反向传递代码实现全连接层简介全连接层又被称为密连接层，通常可以用Affine或Dense表示实现原理正向传递全连接层在正向传递时和感知机完全一致
艾醒(AiXing-w)·2022-12-18 09:25

递归神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）

在深度学习领域，传统的多层感知机（MLP）具有出色的表现，取得了许多成功，它曾在许多不同的任务上——包括手写数字识别和目标分类上创造了记录。
weixin_34179762·2022-12-18 08:55

深度学习入门——前馈神经网络

感知机模型感知机（perceptron）是深度学习中最基本的元素，很多模型的构成需要它的参与。感知机的结构如下：其中X1，X2...Xn为模型输入，每一个Xi代表了一个特征。
Leo_SC_Liu·2022-12-17 15:15

深度学习（二）：深度学习与神经网络学习笔记（手记）

1.感知机模型，CNN模型的前身:2.sigmoid激活函数：3.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子：4.神经网络的前向传播与反向传播计算过程例子（续）：5.Relu、Softmax,Sigmod
夜风里唱·2022-12-17 11:41

深度学习入门--斋藤康毅 总结

1.从感知机出发为我们学习神经网络奠定基础2.介绍简单的基于随机梯度下降法（SGD)的神经网络3.稍显复杂一些的卷积神经网络（CNN）二.感知机2.1感知机是由美国学者FrankRosenblatt在1957
123hhhml·2022-12-17 11:15

【《深度学习入门》—— 学习笔记（一）】

《深度学习入门》——学习笔记（一）_1-4章第一章Python入门略第二章感知机（Perception）2.1感知机是什么感知机接收多个输入信号，输出一个信号。
机电恐龙·2022-12-17 11:12

Pytorch总结十一之 神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG

Pytorch总结十之神经网络模型：LeNet、AlexNet、VGG1.卷积神经网络LENET在多层感知机的从零开始实现⾥我们构造了⼀个含单隐藏层的多层感知机模型来对Fashion-MNIST数据集中的图像进
明月醉窗台·2022-12-17 10:26

动手学习深度学习 多层感知机部分

原文地址https://d2l.ai/4.多层感知机在本章中，我们将第一次介绍真正的深度网络。
阮扬才·2022-12-17 09:20

机器学习-感知机perceptron

转载自拾毅者在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。
溏心蛋饼·2022-12-17 08:05

干货|机器学习-感知机perceptron

什么是感知机在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。
weixin_34357267·2022-12-17 08:05

统计学习方法---感知机

概念感知机是二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的±类别。感知机模型定义假设输入空间是，输出空间是，x和y分属这两个空间，那么由输入空间到输出空间的如下函数：称为感知机。
千寻～·2022-12-17 08:04

学习笔记（6）——感知机分类与序列标注

一、分类问题1定义2应用二、线性分类模型三、感知机算法四、基于感知机的人名性别分类五、结构化预测问题1定义2结构化预测与学习流程六、线性模型的结构化感知机算法1结构化感知机算法2与感知机算法比较3结构化感知机与序列标注七
StriveQueen·2022-12-17 08:04

感知机介绍及MATLAB实现

文章目录前言1感知机简介2感知机结构3感知机学习过程3.1数据传播过程3.2参数更新过程4代码实现4.1准备数据4.2感知机训练学习4.3感知机仿真测试总结2022年11月11日23:42:02更新附录参考资料前言
蛋炒炒·2022-12-17 08:34

HanLP《自然语言处理入门》笔记--5.感知机模型与序列标注

笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP5.感知机分类与序列标注第4章我们利用隐马尔可夫模型实现了第一个基于序列标注的中文分词器
imherer·2022-12-17 08:34

Perceptron感知机代码讲解笔记

Perceptron感知机代码讲解笔记核心代码讲解importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.datasetsimportload_iris#鸢尾花三分类问题importmatplotlib.pyplotaspltiris
jennifer sung·2022-12-17 08:04

【Project】决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比

决策树、随机森林、多层感知机、支持向量机在多分问题中的对比Introduction数据决策树(DecisionTree)随机森林(RandomForest)多层感知机(MultiplePerceptron
__一条秋刀鱼·2022-12-16 17:37

第四章 分类器集合，K折交叉验证以及置信区间计算

（corss-validation，简称CV）二、使用步骤1.引入库2.读入数据3.分类器K近邻感知机贝叶斯4.K折交叉验证5.置信区间总结前言学习数据挖掘，用于记录练习和回顾一、什么是交叉验证？
Big波斯·2022-12-16 16:21

《统计学习方法》学习笔记_感知机（手写扫描）

感知机Perceptron由Rosenblatt于1957年提出，可以说是神经网络与支持向量机的爸爸。感知机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和-1二值。
全自动学习机器·2022-12-16 13:32

MNIST手写数字识别 —— 从零构建感知机实现二分类

从零构建感知机实现手写数字二分类了解传统编程方法与机器学习方法的本质区别；理解感知机模型的数学表达；掌握梯度下降公式的手工推导方法。
学习历险记·2022-12-16 13:47

感知机算法实现二分类和多分类（手写数字Minist）

感知机感知机是一种线性二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的类别，取值为+1和-1感知机算法实现手写数字二分类，具体步骤如下，数据集在第一节已经给出。
WZLYJY·2022-12-16 13:47

NLP学习笔记(一) RNN基本介绍

首先通过前馈神经网络引出为啥需要循环神经网络然后介绍循环神经网络的核心思想与运作方式最后拓展两个循环神经网络常见且常用的变体在讲循环神经网络前，先来回顾下前馈神经网络，这是深度学习中最基础的网络结构之一前馈神经网络也称为多层感知机
半虹·2022-12-16 07:56

机器学习模型与算法最全分类汇总

包括线性回归、逻辑回归、Lasso回归、Ridge回归、线性判别分析、近邻、决策树、感知机、神经网络、支持向量机、AdaBoost、GBDT、XGBoost、LightGBM、CatBoost、随机森林
Imagination官方博客·2022-12-16 06:10

常见监督学习、聚类、集成、降维、推荐算法汇总（一）：监督学习

感知机：以误分类最小为策略（解）支持向量机：以间隔最大化为策略（存在最优解）函数间隔和几何间隔的差别？答：一般来说一个点距离超平面的远近可以衡量预测的确信程度。
Kingsleyandher·2022-12-16 06:31

pytorch基础操作(五)多层感知机的实现

1、多层感知机1、激活函数的引入这个多层感知机有4个输⼊，3个输出，其隐藏层包含5个隐藏单元。输⼊层不涉及任何计算，因此使⽤此⽹络产⽣输出只需要实现隐藏层和输出层的计算。
undo_try·2022-12-16 06:00

DNA计算

DNA计算概念理解发展历程发展现状DNA计算综述参考总结单个活细胞实现ANN参考总结基因转录翻译成蛋白实现简单分类器-感知机参考总结概念理解DNA计算是一种全新的计算模式，也是信息科学与生物科学相结合的一种新兴思维模式
平平无奇科研小天才·2022-12-15 21:33

北航机器学习期末考试试题2021年秋

本科生考试题回忆版1、使用感知机准则求判别函数，PPT例题2、贝叶斯决策：基于最小错误率和最小风险决策，PPT例题3、①利用PCA算法将给定的五个二维向量降到一维②简述PCA算法和LDA算法的基本思想，
猴猴小扣·2022-12-15 20:49

通过多层感知机实现MNIST手写体识别

1.问题描述通过MNIST内含有60000个数据进行训练的图像（train），图片为28*28的像素矩阵，并定义一个三层的多层感知机。经过训练，最终可以对测试的数字图像又较为准确的识别。
兰大第一ikun·2022-12-15 13:35

什么是判别式模型？什么是生成式模型？

常见的判别模型有：线性回归、boosting、SVM、决策树、感知机、线性判别分析（LDA）、逻辑斯特回归等算法。
不拿大场offer不改名·2022-12-15 09:06

利用感知机实现鸢尾花分类问题

1.实验简介什么是感知机？感知机是一种二分类的线性判别模型。主要采用了分离超平面的概念，其学习策略是极小化误分点到超平面距离，使用的学习算法为随机梯度下降算法。
欢脱的婷子·2022-12-15 08:36

感知机——鸢尾花 包含代码

感知机1人工智能三学派 我们常说的人工智能，就是让机器具备人的思维和意识。人工智能主要有三个学派，即行为主义、符号主义和连接主义。  行为主义：是基于控制论的，是在构建感知、动作的控制系统。
锦鲤AI幸运·2022-12-15 08:02

基于感知机的鸢尾花分类

环境准备安装环境：WINDOWS+Anaconda3套件22.9.0（Anaconda3-2022.10-Windowsx86_64.exe）含Python编译环境及相关的扩展库，包括Python3.9.13、SciPy1.9.1、NumPy1.21.5、Matplotlib3.5.2。Anaconda3套件4.10.3默认安装了编译开发环境Spyder5.1.5、jupyternotebook6
浩茫·2022-12-15 08:52
上一页 17 18 19 20 21 22 23 24 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他