感知机

【lightgbm/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回

/xgboost/nn代码整理三】keras做二分类，多分类以及回归任务浏览更多内容，可访问：http://www.growai.cn1.简介该部分是比较基础的深度网络部分，是基于keras实现的多层感知机网络
QLMX·2020-08-04 02:13

支持向量机

最小间隔最大化求解求解内部极小化求解外部极大化7SVMLDALogisticsRegression算法比较对于LogisticsRegression对于LinearDiscriminantAnalysis对于SVM在看这篇文章之间，建议先看一下感知机
HuFeiHu-Blog·2020-08-04 02:41

2层感知机（神经网络）实现非线性回归（非线性拟合）【pytorch】

importtorchimportnumpyimportrandomfromtorch.autogradimportVariableimporttorch.nn.functionalasFimportmatplotlib.pyplotaspltx=torch.unsqueeze(torch.linspace(-1,1,100),dim=1)y=x.pow(2)+0.2*torch.rand(x.s
高颜值的杀生丸·2020-08-04 02:12

从线性到非线性模型-支持向量机

从线性到非线性模型1、线性回归，岭回归，Lasso回归，局部加权线性回归2、logistic回归，softmax回归，最大熵模型3、广义线性模型4、Fisher线性判别和线性感知机5、三层神经网络6、支持向量机六
myazi·2020-08-04 02:32

支持向量机（一）线性可分的支持向量机与硬间隔最大化

支持向量机其实和感知机的模型思想挺相似的，都是找出一个分离超平面对数据进行二分类。
会飞的犬良·2020-08-04 01:48

支持向量机

)阅读笔记——周志华《机器学习》和李航《统计学习方法》支持向量机（supportvectormachine）是一种二类分类模型，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
MeJnCode·2020-08-04 00:33

动手学PyTorch | (10) Dropout(丢弃法)

目录1.方法2.从0开始实现3.简洁实现4.小结1.方法回忆⼀下，(多层感知机)的图示描述了一个单隐藏层的多层感知机。
CoreJT·2020-08-04 00:07

DataWhale组队打卡学习营2-激活函数、多层感知机实现、权重衰减等

1.激活函数Relu函数的pytorch代码示例：%matplotlibinlineimporttorchimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportsyssys.path.append("/home/kesci/input")importd2lzh1981asd2lprint(torch.__version__)defxyplot(x_val
佛山玛利亚·2020-08-03 23:54

Pytorch 学习（六）：Pytorch 解决过拟合问题（L2 权值衰减和 Dropout）

Pytorch解决过拟合问题（L2权值衰减和Dropout）本方法总结自《动手学深度学习》（Pytorch版）github项目部分内容延续Pytorch学习（五）：Pytorch实现多层感知机（MLP）
RememberUrHeart·2020-08-03 23:08

支持向量机原理小结（1）——线性可分支持向量机和硬间隔最大化

支持向量机（SVM）是一种二分类模型，它的思想和感知机很相似，也是在空间中找到一个超平面将正负样本点分开，也可以说SVM是在感知机基础上发展来的。所以在讲完感知机之后马上开始讲支持向量机。
Maples丶丶·2020-08-03 21:38

统计学习方法之感知机 python代码实现

感知机是二分类线性模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1。根据《统计学习方法》第2章，用python实现感知机。
okfu_DL·2020-08-03 20:20

李航《统计学习方法》学习笔记

文章目录统计学习方法概论监督学习知识点感知机k近邻法kd树:朴素贝叶斯决策树决策树的生成:决策树的剪枝:logistic回归和最大熵模型支持向量机线性可分支持向量机:非线性支持向量机:提升方法AdaBoost
Code进阶狼人·2020-08-03 19:00

SVM算法（二）线性可分的SVM求解

回忆前文提到的感知机模型：对于线性可分的二分类问题，通过不断迭代错误分类样本点，直至最终的分割面。
guofei_fly·2020-08-03 17:11

指数分布族与广义线性模型

给定新的房屋信息，预测出相应的房屋价格；学习过程：构建模型h(θ)；线性回归：最小二乘法、梯度下降法、线性模型的概率解释；局部加权回归：带权重的线性回归、权值的钟形函数；逻辑回归：分类方法、梯度上升法、牛顿法、引出感知机学习算法
datongchi4098·2020-08-03 16:11

torch版本_线性回归；Softmax与分类模型、多层感知机

-----------------------线性回归------------------------------------importtorchfromtorchimportnnimportnumpyasnptorch.manual_seed(1)print(torch.__version__)torch.set_default_tensor_type('torch.FloatTensor')
对java有感觉·2020-08-03 16:24

机器学习之支持向量机（SVM）

这使得其区别于感知机。也就是支持向量机的核心学习策略就是间隔最大化，其形式上也可以转化为求凸二次规划问题，支持向量机的本
bwqiang·2020-08-03 15:43

动手学深度学习14- pytorch Dropout 实现与原理

方法在会议多层感知机的图3.3描述了一个单隐藏层的多层感知机。其中输入个数为4，隐藏单元个数为5，且隐藏单元$h_(1,2,3,4,5)$的计算表达
onemorepoint·2020-08-03 11:50

机器学习中的核技巧

核技巧、核函数真正接触核方法应该是在SVM，正常情况下，感知机算法和支持向量机都是默认数据是线性可分的，这类问题叫做线性分类问题。
Yonghua Li·2020-08-03 10:40

pytorch学习笔记（十三）：Dropout

1.方法这里有一个单隐藏层的多层感知机。
逐梦er·2020-08-03 10:30

《统计学习方法》——感知机与支持向量机

机器学习有三要素：模型，策略，方法。模型是所有函数的假设空间，策略是模型选择标准，方法是选择最优模型的算法。其中模型是输入变量的线性函数，策略用损失函数、风险函数度量。损失函数度量一次预测好坏，（0-1损失函数，平方损失函数，绝对损失函数，对数损失函数），风险函数度量平均预测好坏（经验风险，结构风险）。求支持向量机的最优解，可以理解为求损失函数极小化问题的最优解。基本原理：现在有一些数据点，用一条
计科小白兔·2020-08-03 09:32

【统计学习方法-李航-笔记总结】二、感知机（感知机的原始形式与对偶形式）

主要包括以下几部分：1.感知机模型2.感知机策略3.感知机算法1.感知机模型感知机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-1两个值。
zl3090·2020-08-03 09:44

线性可分支持向量机（一）

在另外一篇博客里介绍了感知机概念，感知机也是寻找一个超平面，能够让实例正确分类。两者不同之处就在于，感知机所要找的超平面有无数多个，而支持向量机是要找间隔最大的那个，它是唯一的。那么，什么是间隔最大？
天涯__·2020-08-03 08:17

SVM中的训练算法：序列最小最优化算法SMO的读书笔记

与感知机不同的是，SVM还加了一个约束：最大间隔。因此与感知机只考虑误分类点的损失函数不同，SVM是唯一存在的。而感知机
薛定谔的熊·2020-08-03 08:06

感知机和支持向量机

感知机原理：二维空间中找到一条直线可以把所有二元类别分离开，三维或多维空间中，找到一个分离超平面把所有二元类别分离开。而可把所有二元类别分离开的超平面不止一个，哪个是最好的呢？
ai芒果·2020-08-03 08:41

2020-2-4 深度学习笔记6 - 深度前馈网络1（XOR实现）

第六章深度前馈网络1（XOR实现）官网深度前馈网络，也叫作前馈神经网络或者多层感知机，是典型的深度学习模型。前馈网络的目标是近似某个函数f∗f^*f∗。
没人不认识我·2020-08-03 07:36

机器学习课程总结【2019年秋】

LinearDiscriminantandLogisticRegression）推广线性模型特征工程之降维（DimensionReduction）人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork）概述感知机神经网络概述
weixin_42219371·2020-08-03 07:21

机器学习：核方法

文章目录KernelTrick两族核函数族使用示例：感知机的对偶算法感知机的对偶算法非核方法感知机的对偶算法非核方法使用示例：SVM的原始问题的核方法使用示例：SVM的对偶问题的核方法KernelTrick
萤火虫之暮·2020-08-03 07:12

【深度学习之美】LSTM长短记，长序依赖可追忆（入门系列之十四）

人工“碳”索意犹尽，智能“硅”来未可知（深度学习入门系列之二）神经网络不胜语，M-P模型似可寻（深度学习入门系列之三）“机器学习”三重门，“中庸之道”趋若人（深度学习入门系列之四）HelloWorld感知机
weixin_34265814·2020-08-03 07:08

机器学习之支持向量机（Support Vector Machine）

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；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的非线性分类器。
Vincen??·2020-08-03 07:22

感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现

1.感知机原理（Perceptron）2.感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现3.支持向量机（SVM）拉格朗日对偶性（KKT）4.支持向量机（SVM）原理5.支持向量机（SVM）软间隔6
weixin_30596023·2020-08-03 06:35

迷人的神经网络——机器学习笔记1

激活函数1.1.3多输入神经元1.2网络结构1.2.1单层神经网络1.2.2多层神经网络1.2.3循环神经网络（recurrentnetwork,RNN）第2章一个小例子2.1问题描述：模式识别2.2感知机
weixin_30325793·2020-08-03 06:00

感知机学习算法的拓展---非线性可分数据问题

感知机算法中的优化方法的几何解释本部分参考台湾大学林轩田教授机器学习基石课程—PLA部分PLA算法只有在出现错误分类的时候，才去调整w和b的值，使得错误分类减少。
SmileAda·2020-08-03 05:26

[机器学习]支持向量机及其应用---手写识别系统（SMO算法）

感知机支持向量机理论线性可分支持向量机线性支持向量机非线性支持向量机常见核函数SMO算法支持向量机的应用手写识别系统应用背景工具选择转换样本数据将txt文本转换为arff文件算法执行使用测试数据测试模型好坏与
mapw1993·2020-08-03 05:20

第11章，从感知机到支持向量机

参考：http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIxMjAzNDY5Mg==&mid=400067748&idx=1&sn=9c88eadfba5462281cd496e85ba3329c&scene=21#wechat_redirecthttp://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/7624837https://www.zhi
维刚·2020-08-03 05:04

从感知机(Perceptron)到支持向量机(SVM)

dualitychapter有错误，待修订本文会介绍感知机和支持向量机的原理，着重阐述这两个算法中的一些逻辑推导思路。
rushshi·2020-08-03 04:46

使用感知机对随机生成数据集进行分类 （线性可分）

学习参考《统计学习方法》疑惑处如下每次梯度下降都是针对一个误分类点而单个误分类点的损失函数为Li(w,b)=-yi*(w*xi+b)对w与b求完偏导之后即为-xi*yi与-yi代码如下：importnumpyasnpfrommatplotlibimportpyplotaspltnp.random.seed(0)X=np.r_[np.random.randn(20,2)-[3,3],np.rando
sunyutian1998·2020-08-03 04:57

林轩田--机器学习技法--SVM笔记1--线性支持向量机(linear+SVM)

间隔最大使它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使它成为实质上的线性分类器。支持向量机的学习策略就
周周周睿·2020-08-03 04:27

深度前馈网络

深度前馈网络也叫多层感知机或者是前馈神经网络，是典型的深度学习模型。这种模型是一种前向的映射模型，由最初的输入，经过函数f映射到结果y，模型的输出和模型本身
我是任玉琢·2020-08-03 04:52

支持向量机之线性可分支持向量机（一）

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，间隔最大使得它有别于感知机；支持向量机还包括核技巧，这使得它成为实质上的非线性分类器。
氵冫丶·2020-08-03 04:35

机器学习各种算法的特点归纳

1.感知机适用问题：二分类模型特点：超平面模型类型：判别模型学习策略：极小化误分类点到超平面的距离损失函数：误分点到超平面的距离学习算法：随机梯度下降2.k邻近法适用问题：多类分类，回归模型特点：特征空间
鸟恋旧林XD·2020-08-03 02:28

Digression：The perceptron learning algorithm（感知机学习算法）

Digression：Theperceptronlearningalgorithm离散：（感知机学习算法）本章主要讲解感知机算法：1.感知机算法的假设函数2.感知机算法的损失函数含说明，收敛性的证明3.
召风·2020-08-03 01:33

支持向量机（Support Vector Machine）

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；支持向量机还包括核技巧，这使它称为实质上的非线性分类器。1.SVM解决线性问题一般地，当训练数据集线性可分时，
易雷·2020-08-02 23:42

统计学习方法笔记

统计学习方法笔记文章目录统计学习方法笔记CHAP1:统计学习方法概论1.1统计学习简述1.2监督学习1.3统计学习三要素1.4模型的评估与选择1.5泛化能力1.6生成模型和判别模型Chap2：感知机2.0
Captaincoke·2020-08-02 23:16

详解svm和smo的出现

感知机在讲解SVM之前我们先回到1956年达特矛斯会议之后,在会议中确定了我们学科的名字AI的同时,也激起了一片人工智能热,正是
aids1990·2020-08-02 22:59

SVM面试常考问题

（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
作业没带的小明·2020-08-02 22:35

SVM(support vector machines)支持向量机

b∗=0w^*\cdotx+b^*=0w∗⋅x+b∗=0相应的分类预测函数是：f(x)=sign(w∗⋅x+b∗)f(x)=sign(w^*\cdotx+b^*)f(x)=sign(w∗⋅x+b∗)与感知机的对比
Fron Suk·2020-08-02 22:34

机器学习(7)——支持向量机（一）：从感知机到线性可分支持向量机

前言支持向量机(supportvectormachine)本来是最早接触的机器学习算法，最初自己写的的机器视觉论文也用到了SVM，但和神经网络一样，一直觉得它是比较复杂的机器学习方法，需要深入的学习和研究。因此先是系统推导了李航的《机器学习》，之后学习AndrewNg的机器学习课程，并看了july、pluskid等人的技术博客。也不能说自己完全懂了，只能算是学习笔记，总结一些自己能掌握的东西。我在
Lyndon_zheng·2020-08-02 21:01

强化学习系列11：从统计学习到深度学习

2.基本概念其次介绍一些基本概念：感知机(perceptron)：具有单一线性层的网络称为感知机，相当于一个全连接层+0/1函数。如果全连接层的个数多于一层，那么叫做多层感知机。
IE06·2020-08-02 20:06

使用TensorFlow实现多层感知机识别手写数字

这个例子仍旧是根据《TensorFlow实战》一书中敲的，使用TensorFlow搭建简单的神经网络，进行手写数字的识别。这个神经网络只有一个隐藏层，隐藏层节点数为300。下面是代码。fromtensorflow.examples.tutorials.mnistimportinput_dataimporttensorflowastf#载入数据集，下载到本地更方便使用mnist=input_data
June0805·2020-08-02 16:39

一文搞懂全连接神经网络

全连接神经网络单个神经元感知机全连接神经网络单个神经元  人们根据生物神经元(Neuron)的结构抽象出了神经元的的数学模型。
擦镜子的小默·2020-08-02 16:58
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