感知机

python实现K近邻算法(KNN)

k近邻算法k近邻法是一种基本分类与回归方法k近邻法输入为实例的特征向量，对应于特征空间的点；输出为实例的类别，可以取多类（与感知机不同的点之一）。
Wprofessor·2020-07-09 12:31

感知机及Python实现

本文将讲解感知机的原理以及笔者使用Python语言对其的实现：感知机原理  什么叫感知机呢？  
Jeaten·2020-07-09 11:33

SVM实例之鸢尾花（sklearn）

SVM简单实例支持向量机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，其中间隔最大使它有别于感知机。支持向量机旨在求一个分离超平面。这个超平面使得离它最近的点能够最远。
知非丶·2020-07-09 06:56

机器学习入门——支持向量机图文介绍(附代码)

SupportVectorMachine)最大化marginSoftMarginSVM使用多项式特征和核函数核函数RBF核函数超参数γ\gammaγSVM解决回归问题参考支持向量机(SupportVectorMachine)在感知机中
愤怒的可乐·2020-07-09 03:51

多层感知机：Multi-Layer Perceptron

多层感知机：MLP多层感知机由感知机推广而来，最主要的特点是有多个神经元层，因此也叫深度神经网络(DNN:DeepNeuralNetworks)。
xholes·2020-07-09 01:50

剖析强化学习 - 第八部分

我将从名为Perceptron的基本架构开始，然后转向称为多层感知机（ML
wilbertzhou·2020-07-09 00:41

3.8 多层感知机 动手学深度学习——pytorch1.10

注：红色是小结，紫色是重点，能像被课文一样背诵感知机目录3.8多层感知机3.8.1隐藏层3.8.2激活函数3.8.2.1ReLU函数3.8.2.2sigmoid函数3.8.2.3tanh函数3.8.3多层感知机小结多层感知机在输出层与输入层之间加入了一个或多个全连接隐藏层
__Songsong·2020-07-08 23:57

《Python自然语言处理-雅兰·萨纳卡(Jalaj Thanaki)》学习笔记：09 NLU和NLG问题中的深度学习

9.1.3人工智能的种类9.1.4人工智能的目标和应用9.2NLU和NLG之间的区别9.2.1自然语言理解9.2.2自然语言生成9.3深度学习概览9.4神经网络基础9.4.1神经元的第一个计算模型9.4.2感知机
miniAI学堂·2020-07-08 22:43

机器学习——支持向量机(SVM)

高斯核函数4、超参数γγγ一、支持向量机1.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
白水·2020-07-08 22:21

机器学习支持向量机简介

超参数γ三、参考链接一、支持向量机1、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
p唯唯唯eng·2020-07-08 21:33

BP神经网络（Back Propagation Neural Network）Matlab简单实现

BackwardPropagation）/误差逆传播（一）：求解损失/误差相对于每个神经元的梯度（二）：求解损失/误差相对于每个权值的梯度（三）：使用梯度下降对权值进行更新动态可视化效果代码实现前言前一篇：单层感知机
顧辰·2020-07-08 21:01

感知机：教程，实现和可视示例

作者|DorianLazar编译|VK来源|TowardsDataScience感知器是人工神经网络的组成部分，它是大脑中生物神经元的简化模型。感知器是最简单的神经网络，仅由一个神经元组成。感知器算法由FrankRosenblatt于1958年发明。以下是生物神经元的图示：经由树突接收到神经元的大部分输入信号。其他神经元与这些树突形成约1,000至10,000个连接。来自连接的信号称为突触，通过树
人工智能遇见磐创·2020-07-08 19:19

数学推导+纯Python实现机器学习算法6：感知机

Python机器学习算法实现Author：louwill今天笔者要实现的机器学习算法是感知机(perceptron)。
louwill12·2020-07-08 18:33

机器学习笔记（《统计学习方法》李航and《机器学习》周志华）

目录知识点感知机k近邻法朴素贝叶斯决策树logistic回归和最大熵模型支持向量机提升方法EM算法隐马尔可夫模型(HMM)统计学习方法总结知识点进程和线程:进程和线程都是一个时间段的描述，是CPU工作时间段的描述
妙手书生2016·2020-07-08 18:55

Neural Network学习（一） 最早的感知机：Perceptron of Rosenblatt

1.FrankRosenblatt首先介绍的是神经网络的开山祖师，先放张图拜拜FrankRosenblatt出生在纽约，父亲是医生，其1956年在Cornell大学拿到博士学位后，留校任教，研究方向为心理学和认知心理学。1957年，Frank提出了Perceptron的理论。1960年，在计算机运算能力还不强的时候，其使用基于硬件结构搭建了一个神经网络，大概长下面这样（跪）。但是和所有先驱一样，F
weixin_34354945·2020-07-08 18:34

最简单易懂的感知机教程：从理论到实践（附代码）

什么是感知机感知机是二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）。感知机目的
weixin_34307464·2020-07-08 17:13

线性判别分析（LDA）准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则...

分类器设计准则：FIsher准则、感知机准则、最小二乘（最小均方误差）准则Fisher准则Fisher线性判别分析LDA（LinearityDistinctionAnalysis）基本思想：对于两个类别线性分类的
weixin_34153893·2020-07-08 17:31

感知机

感知机：就现在我理解的来看，感知机是最早被设计使用的人工神经网络的模型。
weixin_33753845·2020-07-08 15:13

神经网络和反向传播算法推导

当g(h)是一个只能取0或1值的函数时，它就是一个感知机。那么问题来了，这一类模型有明显缺陷：当模型线性不可分的时候，
ynztpwy·2020-07-08 11:52

【图解例说机器学习】神经网络 (Neural Networks)

--Kohonen,1988一层神经网络：感知机与逻辑回归M-P神经元模型1943年，McCulloch和Pitts提出了沿用至今的M-P神经元。
nineheaded_bird·2020-07-08 07:28

机器学习常见面试问题

4、阐述下感知机模型（模型、策略、算法三方面）5、请说明下KNN算法，KNN由哪三个基本要素决定以及K值的取值过大或者过小会有什么
syyyy712·2020-07-08 07:33

多层感知机及其BP算法（Multi-Layer Perception）

**谢谢作者~，摘自博客园作者ooon前言DeepLearning近年来在各个领域都取得了state-of-the-art的效果，对于原始未加工且单独不可解释的特征尤为有效，传统的方法依赖手工选取特征，而NeuralNetwork可以进行学习，通过层次结构学习到更利于任务的特征。得益于近年来互联网充足的数据，计算机硬件的发展以及大规模并行化的普及。本文主要简单回顾一下MLP，也即为Full-con
LacTry·2020-07-08 05:58

多层感知机实现

前面利用了softmax来对图像进行分类，也可以使用多层感知机的方法对图像进行分类。
码小花·2020-07-08 04:57

神经网络激励函数的作用是什么？有没有形象的解释？

作者：颜沁睿链接：https://www.zhihu.com/question/22334626/answer/103835591这是一个单层的感知机,也是我们最常用的神经网络组成单元啦.用它可以划出一条线
rocling·2020-07-08 04:33

写给大家看的机器学习书【Part3】直观易懂的感知机学习算法PLA

作者：徐晗曦原文：写给大家看的机器学习书（第三篇）本次转载已获得作者授权，尊重原创，若需转载请联系作者本人。相关文章：写给大家看的机器学习书【Part1】什么是机器学习？机器学到的到底是什么？写给大家看的机器学习书【Part2】训练数据长什么样？机器学到的模型是什么？这个系列文章，我将试着为开发工程师，产品经理、设计师、所有希望了解学习机器学习的人，介绍机器学习的原理、方法和实战技巧。本篇综述前两
csdn王艺·2020-07-08 03:31

伯禹 动手学深度学习 打卡02 之多层感知机

多层感知机理论知识深度学习主要关注多层模型。在这里，我们将以多层感知机（multilayerperceptron，MLP）为例，介绍多层神经网络的概念。
猪猪家的小可爱·2020-07-08 02:53

3.9 多层感知机的从零开始实现

多层感知机就是含有至少一个隐藏层的由全连接层组成的神经网络，且每个隐藏层的输出通过激活函数进行变换。多层感知机的层数和各隐藏层中隐藏单元个数都是超参数。
小黑鸟000·2020-07-08 02:59

激活函数

如果神经网络中没有激活函数，那么神经网络中的每一层的输出都是上层输入的线性函数，因此无论神经网络有多少层，输出都是输入的线性组合，这就是最原始的感知机（Perceptron）。
快乐小白鼠·2020-07-08 02:10

Pytorch 实现多层网络

Pytorch实现多层网络参考学习花书多层感知机的简洁实现importtorchfromtorchimportnnfromtorch.nnimportinitimportnumpyasnpimportsyssys.path.append
h_astro·2020-07-08 02:40

python实现AND感知机

AND感知机通过训练后，可以进行逻辑"与"的运算。例如：当输入1，1时，输出为1；输入1，0时，输出为0。
辰·2020-07-08 02:09

感知机：教程，实现和可视示例

作者|DorianLazar编译|VK来源|TowardsDataScience感知器是人工神经网络的组成部分，它是大脑中生物神经元的简化模型。感知器是最简单的神经网络，仅由一个神经元组成。感知器算法由FrankRosenblatt于1958年发明。以下是生物神经元的图示：经由树突接收到神经元的大部分输入信号。其他神经元与这些树突形成约1,000至10,000个连接。来自连接的信号称为突触，通过树
人工智能遇见磐创·2020-07-08 01:00

机器学习：自己动手实现神经网络，从感知机（perceptron）到多层神经网络

一、神经网络的由来1958年，感知机(Perception)模型横空出世，在上个世纪一度掀起一股AI热。感知机实际上是一个线性的模型，可以理解成只有一层的神经网络。
JacksonKim·2020-07-08 01:16

动手学深度学习PyTorch版---day01

目录Day011.线性回归方法1---手动实现方法2---pytorch实现2.Softmax1.相关概念2.交叉熵损失函数3.从零实现softmax回归4.pytorch实现softmax回归3.多层感知机
Courageux-J·2020-07-08 00:10

《数据挖掘：理论与算法》学习笔记（六）—神经网络

感知机—神经网络最基本的模型感知机（perceptron）是二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0）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。
时光机丶·2020-07-08 00:39

NeuralNetworks（BP算法的实现）

***神经网络(BP算法的实现)***1.基础知识1.1神经元模型神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络1.2感知机与多层网络Perceptron感知机感知机只有两层神经元组成，而且只有输出层是
GeekDengshuo·2020-07-07 23:57

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十三】反向传播背后的四个基本等式

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:38

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十二】Hadamard积-- s⊙t

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-六】通过梯度下降法学习参数

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十四】四个基本方程的证明（自选章节）

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:05

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-四】神经网络的结构

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-二】感知机

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十】热身：一个基于矩阵的快速计算神经网络输出的方法

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-三】sigmoid神经元

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-十一】关于代价函数的两个假设

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-五】用简单的神经网络识别手写数字

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:34

【菜菜的CV进阶之路-神经网络的深入理解-一】经典书籍《Neural Networks and Deep Learning》

目录简介第一章-使用神经网络识别手写数字第一节-感知机第二节-sigmoid神经元第三节-神经网络的结构第四节-用简单的神经网络识别手写数字第五节-通过梯度下降法学习参数第六节-实现我们的手写体数字分类神经网络第七节
凤⭐尘·2020-07-07 23:33

感知机算法原理及推导

感知机(Perceptron)是二分类问题的线性分类模型，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。感知机于输入空间（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。
Mr番茄蛋·2020-07-07 22:00

【机器学习】感知机原理详解

1.感知机概述  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）。
齐在·2020-07-07 19:02

各机器学习模型的损失函数

1、目录1、目录2、前言3、模型1）感知机2）SVM3）LR2、前言最近被问到一些机器学习模型的损失函数，虽然经常使用，竟然记得不怎么准确，今天来梳理复习一下。后续继续补充。
Badrain_Guo·2020-07-07 17:42

《李航：统计学习方法》笔记之感知机

感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面，为此，导入了基于误分类的损失函数，然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化，从而求出感知机模型。感知机模型是神经网络和支持向量机的基础。
longzaitianya1989·2020-07-07 14:31
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