标签:PLA

感知机拓展-- 非线性可分数据问题-OpenSL
机器学习

感知机拓展– 非线性可分数据问题

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感知机算法中的优化方法的几何解释 本部分参考台湾大学林轩田教授机器学习基石课程—PLA部分 PLA算法只有在出现错误分类的时候,才去调整w和b的值,使得错误分类减少。假设我们遇到的数据点(xn,yn)是我们第t次分类错误,那么就有因为是二分...

感知机拓展-- 神经网络-OpenSL
机器学习

感知机拓展– 神经网络

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神经元 神经元是神经网络的基本单元,接受多个神经元传递过来的输入信号,然后通过激活函数计算输出信号。 从图里可以看到每个输入信号都有一个权重w,这个权重是动态改变的。我们平时所说的训练神经网络主要是训练(修正)这个权重w。 同时每个神经元有...

感知机-OpenSL
机器学习

感知机

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感知机 这是一个线性的模型,意在用一条线(超平面)对训练数据进行二分。 输入:训练数据的特征向量 输出:二值类标 前提是数据严格线性可分,即存在一条线(超平面)能将正负例完美分开。而学习的目的即为学出这个分离线(超平面)。 学习的策略为经验...