感知器 机器学习算法
来源:互联网 发布:qq windows phone版 编辑:程序博客网 时间:2024/06/05 04:49
所谓感知机,就是二类分类的线性分类模型,其输入为样本的特征向量,输出为样本的类别,取+1和-1二值,即通过某样本的特征,就可以准确判断该样本属于哪一类。顾名思义,感知机能够解决的问题首先要求特征空间是线性可分的,再者是二类分类,即将样本分为{+1, -1}两类。
感知机函数f(x) = sign(w*x + b)称为感知机,w和b为感知机参数,w为权值(weight),b为偏置(bias)。sign()函数是符号函数,就是参数大于等于0时,函数输出为1,否则输出为-1.w*x是w和x的内积。
因为x和w都是n维向量,所以分界函数w*x + b = 0是由一个超平面构成的。在超平面以下的输出为-1,在超平面以上的输出为1.因为这是监督学习的范畴,所以训练样本的输入和输出是已知的,我们只需要根据训练样本的空间得到感知机的模型便可以。所以x,y是已知的,未知的是向量w和偏移量b。感知机的评价标准是损失函数要最小。我们定义损失函数
其中M为误分类点的集合。显然损失函数越小,我们的模型越精确。所以我们应当找到适当的w和b的值。求损失函数的最小值,从而转化为求其梯度。
对w求梯度
对b求梯度
我们选择误分类点,然后对其值进行更新
其中η是步长,又称为学习率。
0 0
- 感知器 机器学习算法
- 机器学习之感知器学习算法
- 机器学习-感知器学习算法
- 机器学习:感知机算法
- 机器学习算法:感知机
- 【机器学习】感知器
- 机器学习——感知器算法及python实现
- 【机器学习】简单感知器
- 机器学习之感知器
- 机器学习之感知器
- 机器学习算法——感知机
- 感知器学习算法
- 感知器学习算法
- 数学之路(3)-机器学习(3)-机器学习算法-神经网络[7]【感知器】视频教程
- 机器学习算法(分类算法)—Rosenblatt感知机
- 机器学习(统计学习方法)7 【感知机学习算法】
- 感知器学习算法----神经网络
- MachineLearning-----感知器学习算法
- 远程答题系统有哪些?远程答题系统如何使用
- Error parsing D:\sdkforas\android-sdk-windows\system-images\android-24\android-wear\x86\devices.xml
- contianer_of(ptr,type,member)宏解析
- Spring框架系列(一)-整体架构
- iOS转义字符(去除字符窜里的特殊符号)
- 感知器 机器学习算法
- android手机通过蓝牙连接佳博打印机
- Git使用及团队合作
- 【如何正确使用const,static,extern】|那些人追的干货
- 下载量最高的 100 个 Laravel 扩展包推荐
- [JS]笔记18_AJAX2_iframe元素&AJAX跨域&JSONP跨域
- 欢迎使用CSDN-markdown编辑器
- $.each遍历json对象
- MongoDB之分页查询