机器学习基石作业一PLA算法

最新推荐文章于 2022-01-03 14:15:31 发布
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#机器学习基石 #python #pla #机器学习基石作业一

本文详细介绍了如何使用Python实现机器学习基石课程中作业一的PLA算法，涵盖了算法的基本原理和实现步骤。

本文实现机器学习基石课程作业一种关于PLA算法的实现，算法由python实现。

  机器学习基石作业一中15-17题，pla算法是有错才更新，直到算法在看到的数据上全部正确它就会停下来（当然前提是数据线性可分才行）。

  第15题的题干如下：
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[机器学习][1]--PLA算法
weixin_30321449的博客
02-08 226
[机器学习][1]--PLA算法 PLA全称为，Perception Learning Algorithm，中文叫感知学习算法。今天我会简单介绍一下这个算法，并用mathematica来实现一下这个算法。 放两个链接，里面的文章讲的不错的。 PLA算法总结与证明 感知器算法PLA 我自己概括一下这个算法。可以结合下面的例子看。 首先，wi和thre...
【机器学习】PLA (感知机算法 Perceptron Learning Algorithm)
MagicMystery的博客
06-09 2464
1. PLA 基础理论 PLA是一个线性二分类算法。 1.1 Perceptron Hypothesis 我们也可以把偏置项作为一个恒为1的维度并入x向量，于是得到： h(x)=sign(wTx)h(x) = sign(w^Tx)h(x)=sign(wTx) 注意：这里的负样本是-1而不是0     2. PLA的算法实现过程 算法步骤： 选择w0=0w_0 = 0w0​=0 (选择初始值，一般选0) 选择一个分类错误的样本n，更新w， w1=w0+ynxnw_1 = w_0
PLA算法（机器学习基石）
qq_34993631的博客
01-28 8091
PLA算法的机制故事起源于一个二元分类问题（比如说银行要不要给客户发信用卡的问题）我们的先决条件1.我们有资料在手上（用户信息）2.我们的资料有标签（有没有发信用卡）3.假设我们的资料是线性可分的（可以被一个超平面所分割）我们的假设我们首先要给每一笔资料算出一个得分函数，由于资料是线性可分的所以我们有如下假设其中threshold为我们规定的门槛值，当得分为正sign（）的结果为+1我们会给该客户...
林轩田 机器学习基石 作业1 PLA算法 16-17题 python2.7
The Circle
09-02 310
林轩田 机器学习 PLA算法 16-17题 代码还没简化，能跑通 16题题意就是在15题基础上打乱数据顺序，这里利用random模块里面的shuffle函数即可解决战斗 17题就是在15题的基础上，在修改W的时候添加一个步长系数0.5 下面的代码，我将16题和17题混合在了一起写。 数据集来自 https://d396qusza40orc.cloudfront.net/ntumlo...
【林轩田】机器学习基石（二）——PLA
sjz_hahalala479的博客
07-18 1214
Lecture 2 Learning to Answer Yes or No 2.1 Perceptron Hypothesis Set 感知假说集 感知假说集这部分，林老师主要是举了个线性回归的例子，来帮我们感性地认识了 h 这个东西到底是什么。 比如说线性回归： h=sign(wTx)h=sign(wTx) h = sign(w^Tx) 当x=x0,x1,x2x=x0,x1,x2...
林轩田 机器学习基石 作业1 PLA算法 15题 python2.7
The Circle
09-01 507
林轩田 机器学习 PLA算法 15题 代码还没简化，能跑通 数据集来自https://d396qusza40orc.cloudfront.net/ntumlone%2Fhw1%2Fhw1_15_train.dat 我直接复制下来放到txt中保存的。 同时参考了https://blog.youkuaiyun.com/devil_bye/article/details/80752529 其中如果不在...
机器学习基石作业 PLA算法 & Pocket PLA算法
DataScience成长之路
01-06 1256
作业1：PLA算法 首先，我们使用人工数据集来研究PLA。数据集在  https://www.csie.ntu.edu.tw /~htlin/course/ml15fall/hw1/hw1_15_train.dat 数据集的每一行包含一个（x n，y n），其中xn∈R4。该行的前4个数字包含x n有序的分量，最后一个数字是y n。请使用w = 0初始化算法，并将sign（0）设为-1。...
机器学习基石 | 关于PLA算法的实现&性能检测
wicken_chen
04-05 819
写在开头 本博客内容纯粹用于记录自己所学所得，如有错误，望各位大朋友狠狠指出！ 本次内容所使用计算机语言——Python 对机器学习有了解过的人，或多或少都会知道PLA（Perceptron Learning Algorithm）算法。 这可以说是入门时必然会接触到的一个算法，而有效的理解将对于后期的整体学习非常有帮助。 通过一个基础的算法实现，可以让你的逻辑思维得到提升。 引入...
PLA算法实现与展示
zz1049694353的博客
10-18 1602
PLA算法实现与展示 1.PLA算法 作为机器学习的入门基础算法，主要是要理解其产生由来。感知机模型为了应对线性可分二分类问题而设计的算法，求得一个超平面S使得所有数据能正确分类。 即使得每个数据都f(x)=sign(wx)f(x)=sign(wx)f(x)=sign(wx) 然而这个数学问题无法优化，因此转化为求错误分类的代价函数的最小值 minL(w)=∑xi=Mk−yi∗(wxi)minL(w) =\sum_{x_i=M}^{k} -y_i*(wx_i)minL(w)=xi​=M∑k​−yi​∗(wx
林轩田机器学习基石 - 练习1 - PLA算法 & Pocket PLA算法
DataScience成长之路
01-23 705
文章目录详细代码文件加载PLA算法 和 Pocket PLA算法调用实例 todo 本文主要是针对 练习1 的注释 详细代码 文件加载 import numpy as np def loadfile(file): X = [] # features, shape = (samples, features) Y = [] # labels, shape = (sample,) ...
感知器算法(PLA)
little_white 的博客
04-11 916
原理 参考 “统计学习方法” 李航 感知器是二分类的现行分类模型,其输入为实力的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1.属于判别模型.旨在求出将训练数据进行线性化分的分离超平面. 因此,主要思想是导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,最后求的感知器判别面. 感知器算法可以分为原始形式和对偶形式,是神经网络和支持向量机的基础. 感知器模型 模型: 算法程序 import n...
洛谷 P3467 [POI2008]PLA-Postering 题解
lemonaaaaa的博客
08-18 323
题目链接 题目大意 Byteburg市东边的建筑都是以旧结构形式建造的:建筑互相紧挨着,之间没有空间.它们共同形成了一条长长的,从东向西延伸的建筑物链(建筑物的高度不一).Byteburg市的市长Byteasar,决定将这个建筑物链的一侧用海报覆盖住.并且想用最少的海报数量,海报是矩形的.海报与海报之间不能重叠,但是可以相互挨着(即它们具有公共边),每一个海报都必须贴近墙并且建筑物链的整个一侧必须被覆盖(意思是:海报需要将一侧全部覆盖,并且不能超出建筑物链) 题解 这道题是单调栈的入门经典题 我们发现：.
机器学习算法系列（一）- 感知器学习算法（PLA）
Saisimon`s blog
01-03 7241
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PLA算法总结——Percetron Learning Algorithm(机器学习基石2)
u013455341的专栏
07-03 2万+
在《机器学习基石》这门课里面也进入了第一讲的内容，这次学习到的是Percetron Learning Algorithm——感知学习算法。 PLA用于解决的是对于二维或者高维的 线性可分 问题的分类，最终将问题分为两类——是或者不是。 注意PLA一定是针对线性可分的问题，即可以找到一条线，或者超平面去分开是和不是的两堆数据，如果不是线性可分。 可以通过后来的Pocket改正算法，类似
机器学习基石：PLA算法代码实现
miya的博客
03-14 1249
一、前言 本篇是面向机器学习基石第一次作业而言。 15-20题都是需要编程实现才能正确做出选择。 前面14个选择题，我觉得题目出得并不好。这里就不再多说。主要面向最后的LPA和pocket算法的实现。 代码对应的gitee地址 二、PLA算法实现 数据集中每个样本都是的XXX都是四维向量[x1,x2,x3,x4][x_1,x_2,x_3,x_4][x1​,x2​,x3​,x4​]，对应y = {1， -1} 三、Pocket算法实现 四、算法可视化 ...
1.PLA算法总结
qq_26347051的博客
04-10 1244
PLA（Percetron Learning Algorithm）：感知学习算法，主要用于解决二维或者高维的线性可分问题，最终将问题分为两类：Yes or No。所谓线性可分就是可以找到一条直线或者一个k-1维超平面将一堆二维或K维数据中两个不同类别数据完美区分。 PLA算法是“错误驱动”的，当我们在训练这个算法的时候，只要输出值是正确的，这个算法就不会进行任何数据的调整，反之，当输出与实际值异...
PLA算法总结及其证明
you1314520me的专栏
04-24 4585
此博客停止更新迁移至SnailDove's Blog，查看本文点击此处 PLA(Perception Learning Algorithm) 适用于二维及高维的线性可划分问题。问题的答案只有同意或者不同意。 例子 银行可以根据顾客的个人信息来判断是否给顾客发放信用卡。将顾客抽象为一个向量，包括姓名、年龄、年收入、负债数等。同时设定各个属性所占的权重向量为，对于正相关的属性设置相对较高的权
Paper：《How to Get Reproducible Results with Keras如何获得可重复的结果—探究采用神经网络算法随机性—多次运行结果不一致的问题》的翻译与解读
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
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