感知机

统计学习方法 第2章：感知机

感知机（perceptron）模型1提出模型2模型策略2.1误分类点2.2损失函数2.3梯度下降法3算法步骤4代码附录github链接：https://github.com/gdutthu/Statistical-learning-method
zhanzi1538·2020-08-16 10:06

TensorFlow(2) 使用TF构建多层感知机预测MNIST数据集

importtensorflowastfimporttensorflow.examples.tutorials.mnist.input_dataasinput_dataimportmatplotlib.pyplotasplt#读入数据----------------------------------------------------------------------mnist=input_d
Fronzy·2020-08-16 10:31

机器学习笔记（二）-感知机

运行平台：WindowsPython版本：Python3.xIDE：PyCharm一、前言在文章机器学习笔记-线性回归中的前言部分已经介绍了，当打破线性回归的某一特性，就会形成新的模型算法，这篇文章介绍的感知机就是尝试打破了线性中的全局非线性这一性质
Blessy_Zhu·2020-08-16 09:30

机器学习笔记[一]：线性模型

深度神经网络的模型其实也是由若干层基础的感知机构成。线性模型的整个思维导图如下图。1.线性模型的基本形式给定目标数据(x,y)，x为n维输入向量，y为输出值（一般为一维）。
穿囚服的兔子·2020-08-16 08:00

深度学习tensorflow实战笔记（2）图像转换成tfrecords和读取

上一篇博客介绍了如何把自己的一般数据放进去txt文件并读取训练全连接神经网络（多层感知机），但是如何把自己的图像数据投入到神经网络中做训练呢，当然，可以把图像写入到txt文件中，然后做reshape，这种方法效率太低
蒲衣翁·2020-08-16 06:30

网络模型（MLP-全连接神经网络）

概念多层感知机，用于特征融合。h=wx+b（w：权重，b：偏移量）每个神经元之间都有自己的权重，参数很多，反向传播时更新。实验（手写数字识别）数据集：MNIST。
曲奇喵·2020-08-16 05:44

统计学习方法训练营第一次作业：感知机

感知机模型的假设空间是分离超平面w·x+b=0；模型的复杂度主要体现在x的特征数量，也就是维度d上使用自编程实现：importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltclassMyPerceptron
weixin_40008741·2020-08-15 09:50

统计学习方法-第2章感知机算法代码实现

第2章感知机1．感知机是根据输入实例的特征向量x对其进行二类分类的线性分类模型：f(x)=sign⁡(w⋅x+b)f(x)=\operatorname{sign}(w\cdotx+b)f(x)=sign
Geek_sun·2020-08-15 05:24

【github】机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料

/github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md#《BriefHistoryofMachineLearning》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
raullese_1990·2020-08-15 03:24

神经网络入门之DNN（一）

神经网络简史神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输入层、输出层和一个隐含层。输入的特征向量通过隐含层变换达到输出层，在输出层得到分类结果。
爱吃串串的瘦子·2020-08-14 21:12

Logistics回归

它是对感知机算法的一种改良版，感知机算法的模型如下所示：w为每一个特征
风-之-谷·2020-08-14 20:23

机器学习算法之SVM(1)结构风险最小化

一、SVM的策略是结构风险最小化1、几何间隔线性分类器比如感知机，目的是为了在空间中找出一个超平面，这个超平面使得分类错误率最小。在进行分类的时候，数据集中所有的点都对分界面有影响。
王里扬洛夫·2020-08-14 19:59

机器学习之感知机

感知机是二类分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值，感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。
AndyZhang·2020-08-14 04:05

TensorFlow学习笔记(二)：手写数字识别之多层感知机

在本节中，我们基于【TensorFlow学习笔记(一)：手写数字识别之softmax回归】的代码，只修改几行代码，把softmax回归改为含一个隐层的多层感知机。
zchang81·2020-08-14 00:51

MNIST手写数字识别之MLP实现

在本笔记中，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的相关概念，并将其运用到最基础的MNIST数据集分类任务中，同时展示相关代码。
Yu-Feng Xia·2020-08-13 22:44

文本分类（2）-基于传统机器学习方法进行文本分类

传统机器学习的文本分类通常提取TFIDF或者词袋特征，然后给模型进行训练，传统的机器学习的分类模型由很多，比如逻辑回归、支持向量机、多层感知机、贝叶斯等等。
番茄要去皮·2020-08-13 22:08

单层感知机（Single Layer Perceptron）原理及Matlab实现

单层感知机（SingleLayerPerceptron）原理及Matlab实现前言单层感知机学习策略损失函数的构造损失函数的最优化求解matlab实现动态可视化过程前言本文参考李航老师的《统计学习方法》
顧辰·2020-08-13 22:43

神经网络

感知机1943年，心理学家W.S.McCulloch和数理逻辑学家W.Pitts基于神经元的生理特征，建立了单个神经元的数学模型（MP模型）实际上没啥依据1957年，FrankRosenblatt从纯数学的度重新考察这一模型
炼丹师v1·2020-08-13 21:06

初识keras mnist手写数字识别 卷积神经网络 感知机

最近开始从keras入门深度学习.最先接触的就是深度学习领域的helloworld手写数字识别,mnist数据集的训练识别.这里使用的是tensorflow里面的keras,封装了各种api后,使用起来真的很舒服.尤其是封装的方式的api还很想sklearn的api首先是数据的读取,我认为这是一个需要好好研究的一步,大部分的示例都是读取的自带数据集,即处理好的数据,但实际应用的时候肯定是得自己处理
乌鸦不像写字台·2020-08-13 18:55

感知机

目录1、感知机概述2、感知机定义3、感知机学习策略3.1数据集的线性可分性3.2感知机学习策略4、感知机学习算法4.1感知机学习算法的原始形式4.2感知机学习算法的对偶形式4.3投票感知机和参数平均感知机
努力努力努力努力·2020-08-13 17:01

深入学习卷积神经网络中卷积层和池化层的意义（转）

在传统的神经网络中，比如多层感知机（MLP），其输入通常是一个特征向量：需要人工设计特征，然后将这些特征计算的值组成特征向量，在过去几十年的经验来看，人工找到的特征并不是怎么好用，特征有时多了（需要PCA
monk1992·2020-08-13 16:42

第三章第二节 模型参数的访问、初始化和共享

我们先定义一个与上一节中相同的含单隐藏层的多层感知机。我们依然使用默认方式初始化它的参数，并做一次前向计算。与之前不同的是，在这里我们从MXNet中导入了init模块，它包含了多种模型初始化方法。
dongyunchao123·2020-08-13 13:35

《统计学习方法》笔记第二章 —— 感知机

主要内容：一、感知机模型二、感知机学习策略（线性可分）三、感知机学习算法（疑问：对偶形式比原始形式更优吗？但为何从”判断误分类点“这一步骤对比，对偶形式的时间复杂度似乎更高呢？）
alince20008·2020-08-13 13:04

《机器学习基石》第一周 —— When Can Machine Learn?

二、该课程所采用的一套符号表示三、机器学习的流程四、感知机算法五、学习的类型六、机器学习的无效性七、机器学习的可行性（在无效性的前提下加一些条件限制）一、什么时候适合用机器学习？对于第一点：我
alince20008·2020-08-13 13:04

PyTorch入门实战教程笔记（十二）：梯度相关操作3

PyTorch入门实战教程笔记（十二）：梯度相关操作3感知机的梯度推导单层感知机y=ΣxiWi+b，结合下图简化结构，我们讲一下命名规则。
Star·端木·2020-08-13 12:55

PyTorch入门实战教程笔记（十三）：梯度相关操作4

PyTorch入门实战教程笔记（十三）：梯度相关操作4MLP反向传播在前面介绍我们了解到，对于多层感知机误差E对Wjk的偏导为（Ok-tk）Ok(1-Ok)x0j,如果前面在添加一层，其输出为OjJ,那么误差
Star·端木·2020-08-13 12:23

最新版学习笔记--Python机器学习基础教程（9）神经网络--附完整代码

这里学的是相对简单的方法–用于分类和回归的多层感知机MLP目录1、神经网络模型2、神经网络调参3、神经网络的优点、缺点4、复杂度的估计及调参的常用方法1、神经网络模型人工神经网络是在现代神经科学的基础上提出和发展起来的
非鱼子焉·2020-08-13 11:06

感知机模型

基本概念感知机定义：输入空间χ⊆Rn\chi\subseteqR^nχ⊆Rn，输出空间是Y={+1,−1}Y=\{+1,-1\}Y={+1,−1}，输入x∈χx\in\chix∈χ，表示实例的特征向量，
_木_易·2020-08-12 17:01

SVM常见的面试题整理

（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机
yinger_0131·2020-08-12 14:20

FFN MLP dense 权重矩阵 全连接

直观理解神经网络最后一层全连接+Softmax花书+吴恩达深度学习（一）前馈神经网络（多层感知机MLP）如何理解softmax【AI数学】Batch-Normalization详细解析我的的博客一句话：
weixin_30621711·2020-08-12 13:07

机器学习岗位面试问题汇总 之 SVM

更新日期：20170607—版本11.简述SVM二分类模型、更严格优化条件—>更好分界线，低维—->高维，间隔最大的分割平面，不太容易过拟合（2个原因），多层感知机（sigmoid核），3种分类，2种求解方法
抖腿大刘·2020-08-12 12:28

感知机根据不同分布数据样本得到不同的损失值（基于pytorch），简单理解算法收敛性问题

#测试函数最常用来解决的一个问题：算法最后结果是不是收敛的'''比如我们想用一条线去分割一个数据集将他分成两个类别-----》这里我们用感知机算法来测试一下''''''感知机一般只能解决线性分类问题也就是说图像是这个样子的
小然_ran·2020-08-12 12:29

机器学习关于支持向量机的面试题总结

（间隔最大是它有别于感知机）（1）当训练样本线性可分时，通过硬间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性可分支持向量机；（2）当训练数据近似线性可分时，引入松弛变量，通过软间隔最大化，学习一个线性分类器，即线性支持向量机
透明的红萝卜221·2020-08-12 10:32

超全总结！一文囊括李航《统计学习方法》几乎所有的知识点！

阅读目录：1.知识点2.感知机3.k近邻法4.朴素贝
VIP_CQCRE·2020-08-11 15:03

Machine Learning——sklearn系列（一）——回归

简单调参1.2调参利器二、回归（可以理解为拟合）2.1普通线性回归2.2回归评估指标2.3过拟合的问题2.4岭回归2.4.1岭系数对回归系数的影响2.5LASSO回归2.6弹性网络2.7逻辑斯蒂回归（原始感知机
wa1tzy·2020-08-11 13:17

机器学习”小憩“——总结应用场景

常见的机器学习模型：感知机，线性回归，逻辑回归，支持向量机，决策树，随机森林，GBDT，XGBoost，贝叶斯，KNN，K-means等；常见的机器学习理论：过拟合问题，交叉验证问题，模型选择问题，模型融合问题等
weixin_34355559·2020-08-11 09:13

多层感知机与神经网络学习总结

这篇博客主要总结多层感知机（MLP）的一些知识要点，MLP也就是DNN（深度神经网络），是深度学习的基础。
Orchid_YL·2020-08-11 04:12

动手学深度学习_1

线性回归pytorch版2.softmax与分类模型2.1softmax的基本概念2.2交叉熵损失函数2.3代码2.3.1softmax分类从零开始版2.3.2softmax分类pytorch版3.多层感知机
dayday学习·2020-08-11 04:24

【深度学习】3层神经网络的BP推导

在多层感知机中，输入信号通过各个网络层的隐节点产生输出的过程称为前向传播。
littlemichelle·2020-08-11 04:19

BP神经网络原理简单介绍以及公式推导（矩阵形式和分量形式）

BP神经网络原理简单介绍以及公式推导标签（空格分隔）：神经网络BP神经网络简单介绍在60年代提出了神经网络概念之后，由于感知机等神经网络无法处理线性不可分问题（比如异或问题）导致人们对神经网络的兴趣大减
芥末的无奈·2020-08-11 04:50

BP神经网络算法推导

常见的前馈神经网络有感知机（Perceptrons）、BP（BackPropagation）网络、RBF（Radi
六月麦茬·2020-08-11 03:18

《统计学习方法》极简笔记P5：决策树公式推导

[《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导](http://mp.weixin.qq.com/s?
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:45

《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

感知机模型输入空间是$\chi\subseteq\mathbb{R}^n$,输出空间是$y={+1,-1}$感知机定义为：$f(x)=sign(wx+b)$感知机学习策略输入空间任一点$x_0$到超平面
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:44

《统计学习方法》极简笔记P2：感知机数学推导

感知机模型输入空间是$chisubseteqmathbb{R}^n$,输出空间是$y={+1,-1}$感知机定义为：$f(x)=sign(wx+b)$感知机学习策略输入空间任一点$x_0$到超平面S的距离
机器学习算法与Python实战·2020-08-11 03:44

BP神经网络的详细推导

文章目录概述一、神经元模型二、感知机与多层网络三、误差逆传播算法四、全局最小与局部最小五、BP算法的改进1.引入动量法2.尺度变换法3.自适应学习率调整法六、BP神经网络的训练1.产生数据样本集2.确定网络的类型和结构
陈小虾·2020-08-11 03:41

BP(BackPropagation)神经网络算法详解

在人工神经网络的发展历史上，感知机(MultilayerPerceptron，MLP)网络曾对人工神经网络的发展发挥了极大的作用，但是，随着研究工作的深入，人们发现它还存在不足，例如
Jeremy_lf·2020-08-11 02:47

神经网络和BP算法推导

我的原文：www.hijerry.cn/p/53364.htm…感知机感知机（perceptron）于1957年由Rosenblatt提出，是一种二分类线性模型。
weixin_34387468·2020-08-11 02:55

机器学习面试整理

区别梯度爆炸和梯度消失问题线性回归模型梯度下降算法梯度下降算法对比L-BFGS熵条件熵GELU定义最小二乘法原理二次规划拉格朗日乘子法概率密度函数似然函数最大似然估计的核心思想是传统modelLDA就是要干这事：Logistic回归Softmax回归感知机朴素贝叶斯法
相知无悔·2020-08-11 02:17

模式识别学习笔记（二）

机器感知与模式识别1、机器感知机器感知：从传感数据中发现并理解模式，语音识别、指纹识别、光学字符识别、DNA序列识别、自然图像理解等2、模式是什么？
Waddles·2020-08-11 02:01

ML经典算法：神经网络（1）

目录1.神经元2.感知机与多层网络2.1感知机2.2多层网络3.误差逆传播算法机器学习中谈论神经网络时指的是"神经网络学习"或者说，是机器学习与神经网络这两个学科领域的交叉部分。
python_mat·2020-08-10 11:23
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