感知器算法

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖

感知器作为人工神经网络中最基本的单元,有多个输入和一个输出组成.虽然我们的目的是学习很多神经单元互连的网络,但是我们还是需要先对单个的神经单元进行研究. 感知器算法的主要流程: 首先得到n个输入,再将每个输入值加权,然后判断感知器输入的加权和最否达到某一阀值v,若达到,则通过sign函数输出1,否则输出-1. 为了统一表达式,我们将上面的阀值v设为-w0,新增变量x0=1,这样就可以使用w0x0+w1x1+w2x2+…+wnxn>0来代替上面的w1x1+w2x2+…+wnxn>v.于是有: 从

今天学了感知器算法:Perceptron Learning Algorithm (PLA) 觉得自己应该回去重新学学线性代数QAQ 依旧是自己的理解为主…… 感知器算法是一种线性分类器,对于一个样本,它具有x={x1, x2, ..., xn}这些特征,每个特征具有一个权值w={w1, w2, ..., wn},所以这个样本的特征向量为X=∑xi*wi.分类集为y={y1, y2, ..., yn},所以设分类函数为y=f(X),感知器的目的是求一个函数g≍f. 假设现在有一系列样本,样本共两个

原文地址:http://blog.csdn.net/u014403897/article/details/45024609 感知器算法 2015-04-13 13:26 521人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: 机器学习(10)  版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载. 引例:判断一个人是否长得帅??? 有如下feature: 身高,体重,三围,颜值,学习成绩(帅的人学习成绩好的少...为何要这么一个扯淡的特征下面会讲解)等等. 假设有一个标准:每一个评分项给予多少分的权重,

写在前面: 参考: 1  <统计学习方法>第二章感知机[感知机的概念.误分类的判断]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 2   点到面的距离 3   梯度下降 4   NumPy-快速处理数据    属性shape:表示几行几列:   dot(a,b) 计算数组.矩阵的乘积 感知器算法: Python实现: #coding:utf-8 import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self)

本次也是用processing3.0+写的,其官方网站https://processing.org/,建议直接看reference的例子进行学习. 感知器算法用的是我们老师给的ppt,实现的是二维的感知器,为了方便看,实际上多维的也是一样的: 运行效果是: 为了试验方便,我这是用了点击取点,键盘按一下t,大小写均可,下一个点的就是正例,按一下f,大小写均可,下一个点就是负例. 按s是开始进行学习度为1的迭代.结束会直接出直线,按2会出学习率为2的直线,迭代次数会打在程序底下,值是2. 代码仅供参

(1)感知器模型 感知器模型包含多个输入节点:X0-Xn,权重矩阵W0-Wn(其中X0和W0代表的偏置因子,一般X0=1,图中X0处应该是Xn)一个输出节点O,激活函数是sign函数. (2)感知器学习规则 输入训练样本X和初始权重向量W,将其进行向量的点乘,然后将点乘求和的结果作用于激活函数sign(),得到预测输出O,根据预测输出值和目标值之间的差距error,来调整初始化权重向量W.如此反复,直到W调整到合适的结果为止. (3)算法的原始形式 (4)Python代码实现 1 import

用4x+5y=2000作为分界线制造了100个点: 初始分界线为0,0: 经过1000轮纠正后,结果是: 22 x+31 y = 11876 对比结果4 x + 5 y = 2000 还是比较接近的.   刚开始更新w的那行代码搞错了,以为是用predict去纠正,其实应该用sample的真实值去纠正.   import random; def find_split(points): w=(0,0,0) for _ in range(1,2000): print 'w='+str(w); for

下面是实验结果: main.m <span style="font-family:Times New Roman;font-size:14px;">data=[0 0 0;0 1 1;1 0 1;1 1 2;2 1 1;1 2 3;2 2 4;3 2 1]; data1=[6 6 7;6 7 2;7 6 6;7 7 8;7 8 9;8 6 7;8 7 6;8 8 8;8 9 5;9 7 7;9 8 9;9 9 5]; plot3(data(:,1),data(:,2),da