Machine Learning in Action:KNN Algorithm 概述 对于分类问题,最主要的任务就是找到对应数据合适的分类。而机器学习的另一项任务就是回归,比如CTR预测之类的。ml算法按照有无label可以分为有监督学习和无监督学习,对于无监督学习的算法比较经典的有聚类算法,有监督的相对来说较多,回归类算法基本都是的。按照参数有可以...
感知机模型本质上就是将输入向量x=(x1,x2,...,xd)T与一组权重系数w=(w1,w2,...,wd)做内积,加上偏置b,判断其正负。数学表示为: y^=sgn(∑i=1dwixi+b)y^=sgn(Wdxd+b) 默认y=1表示分类为正,y=−1表示分类为负。此时可将W和X做增广化,将常数项并入向量乘法中,使表达式更简洁: Wd+1=(1,...
如果线性不可分,只能用pocket algorithm,因为PLA根本不会停下来(而且PLA的wt也不是每更改一次效果就会比之前的好)! 五 总结 总结一下, 1. 先 讲解了 PLA算法 2. 然后 证明PLA算法在数据是线性可分的情况下的正确性 方法: 余弦定理+公式wt+1=wt+yn∗xn3. 讨论在线性不可分情况下的 口袋算法pocket algor...
Perceptron Learning Algorithm Perceptron Learning 0.说在前面 1.PLA 2.实例 3.Guarantee of PLA 4.作者的话 0.说在前面 上一节我们主要通过一个简单的银行发卡例子,引出一个简单的Perceptron Hypothesis Set-感知器,并且这个Hypothesis Set由许多条直线构成的。 接下来,我们的目的是去设计一个演进算法A,来选择一...
接下来要读研读博,总觉得不学点机器学习肯定过不了关,故根据博士生的推荐发现了Caltech的网课Learning from Data. 在第一节课中Prof. Abu-Mostafa就介绍了一种简单的通过机器学习划分linearly separable的数据的方法,叫Perceptron Learning Algorithm (PLA)。正好网课的作业要求自己写一个PLA,所以我一时兴起在MATLAB里...
数学放下来太多年,machine learning教材又很少涉及数学方面的解析,学起来挺吃力。 这次给“感知器 - 线性可分"补充一些数学方面的笔记,防止过两天又忘了。 感知器是ML/神经网络的基础概念,反馈的是yes/no,或者1/-1,或者是/非。 x:一组输入变量 w:权重 ...
using the perceptron update algorithm. This function makes one sweep over the dataset. Args: neg_examples (numpy.array) : The num_neg_examples x 3 matrix for the examples with target 0. num_neg_examples is the number of examples for the negative class. pos_examples (numpy.array) : The ...
2. Perceptron Learning Algorithm(PLA) 根据上一部分的介绍,我们已经知道了hypothesis set由许多条直线构成。接下来,我们的目的就是如何设计一个演算法A,来选择一个最好的直线,能将平面上所有的正类和负类完全分开,也就是找到最好的g,使g ≈ f。
感知机:Perceptron Learning Algorithm 感知机是支持向量机SVM和神经网络的基础 f = sign(wx+b) 这样看起来好像是LR是差不多的,LR是用的sigmoid函数,PLA是用的sign符号函数,两者都是线性分类器,主要的差别在于策略不同,即损失函数不同。 LR是用的均方误差,PLA是用的误分类点到分离超平面的总距离。
Perceptron Learning Algorithm 原创lightcity光城2018-10-06 Perceptron Learning 0.说在前面 1.PLA 2.实例 3.Guarantee of PLA 4.作者的话 0.说在前面 上一节我们主要通过一个简单的银行发卡例子,引出一个简单的Perceptron Hypothesis Set-感知器,并且这个Hypothesis Set由许多条直线构成的。