Zhouxiaonnan/machine-learning-notesandcode 所有笔记目录:包括《统计学习方法》中各个模型的理论和python复现部分,以及数据分析Mysql查询优化。 舟晓南:所有笔记目录 | 数据分析 | 机器学习 | 深度学习等 如何转行数据分析师: 舟晓南:如何转行和学习数据分析 | 工科生三个月成功转行数据分析心得浅谈 舟晓南:求职数...
Python复现,使用了随机梯度下降法,梯度下降法,adagrad和对偶形式四种算法: 舟晓南:感知机模型python复现 - 随机梯度下降法;梯度下降法;adagrad;对偶形式 在《统计学习方法》的感知机算法章节中,作者提出了一个问题,即如何证明一个线性可分的数据集,可以在有限次的迭代后得到这个分离超平面。我们称在有限次迭代后获得...
以下就是上述感知机对偶形式的python训练代码:def trainModel(dataMat, labelMat, alpha, b, eta): flag = True while flag: for i in range(m): if (labelMat[i, 0] * (np.sum((alpha * labelMat * np.dot(dataMat, dataMat[i].T).reshape((m, 1))) + b)) <= 0: alpha[i] = alpha...
yi)通过下面的式子进行更新：（4）终止条件转至步骤(2~3)，直到没有误分类数据原始形式 VS 对偶形式Python实现感知机算法下面提供基于Python实现感知机算法：import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# 设置支持中文字体plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] #...
In [5]:importnumpy as np In [6]: X = np.array([[0.2,0.1],[0.4,0.6],[0.5,0.2],[0.7,0.9]]) In [7]: y = [0,0,0,1] In [8]: marker = ['.','x'] In [9]: plt.scatter(X[:3,0],X[:3,1],marker=',',s=400) ...
pythonmapsommnistkohonenperceptronannhebbian-learningxor-neural-networkhebb UpdatedMar 16, 2020 Jupyter Notebook borodark/layers Star0 Code Issues Pull requests Perceptron Network in Elixir machine-learningerlangelixirlinear-algebraperceptronclassification-algorithmperceptron-neural-networks ...
pythonmachine-learninglogalgorithmsnumpysvmnaive-bayespcalogistic-regressionperceptronkmeansadaboostldagmmknndecision-tree UpdatedNov 22, 2022 Python made2591/go-perceptron-go Star167 Code Issues Pull requests A single / multi layer / recurrent neural network written in Golang. ...
输入 x ∈χ x\in \chi x∈χ表示实例的特征向量,对应于输入空间的点;输出 y ∈ Y y\in Y y∈Y表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数 f ( x ) = s i g n ( w ⋅ x + b ) f(x)=sign(w\cdot x+b) f(x)=sign(w⋅x+b) 称为感知机。其中, w w w和 b b b为感知...
这门课的编程练习很简单,大部分代码都给出了,只需要修改或添加一小部分。官方语言为matlab,但我更喜欢Python(讨厌jupyter)。但matlab保存动画更方便,所以决定双语字幕,左右开弓。算法主框架这次的主题是感知机算法及可视化,算法主框架已经提供了:def learn_perceptron(neg_examples_nobias, pos_examples_nobias, w_init...
in machine learning that challenges and opens up a new way of thinking. Kolmogorov-Arnold Networks (KANs) are one of those ideas. Introduced in the year 2024paper, KANs offer a fresh alternative to the widely used Multi-Layer Perceptrons (MLPs)—the classic building blocks of deep learn...