机器学习笔记-感知机

最新推荐文章于 2024-09-18 16:53:09 发布
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分类专栏： 机器学习 机器学习心得
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/lz_peter/article/details/82704227
  • 感知机的解不唯一，与初始值和选取的误分类点有关
  • 感知机学习算法包括原始形式和对偶形式
  • 对偶形式是对算法执行速度的优化，引入了Gram矩阵，达到一次计算，多次使用的效果
  • 损失函数为误分类点到超平面距离之和（凸函数）
  • 参数通过随机梯度下降法来确定（每次使用一个误分类点）
  • 对线性可分数据集，感知机算法收敛，即经过有限次迭代可以得到一个将训练数据集完全正确划分的分离超平面及感知机模型
  • 当训练集线性不可分时，感知机算法不收敛，迭代结果会发生震荡
  • 感知机的分类条件是线性条件，其损失函数也是线性的，所以是一个比较简单的凸优化问题
  • 感知机算法规定了θ的更新步骤，它导致θ不能取到中的任意值，而只能取各个数据向量的整系数线性组合。这个限制使得感知机往往会错过最优解。同时，感知机算法的终止条件是所有数据均正确分类，并不是最小化J(θ)，所以它只会找到一个可行解，而不是使得J(θ)最小的最优解

 

 

机器学习笔记 - 什么是感知机(Perceptron)?
学以致用 知行合一
04-11 2683
感知机算法也被称为单层感知器，以区别于多层感知器，多层感知器是更复杂的神经网络的误称。作为线性分类器，单层感知器是最简单的前馈神经网络。 在机器学习中，单层感知机是一种用于监督学习二元分类器的算法。二元分类器是一个函数，它可以决定由数字向量表示的输入是否属于某个特定的类。它是一种线性分类器，即一种分类算法，它基于将一组权重与特征向量相结合的线性预测函数进行预测。
机器学习笔记——感知机、多层感知机(MLP)、支持向量机(SVM)
haopinglianlian的博客
11-17 1740
本笔记介绍机器学习中的感知机、MLP、SVM算法。
机器学习笔记 - 感知机
kissazhu的博客
10-08 851
感知机模型 感知机（perceptron）是二类分类的现行分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（-1,1）。 感知机对应于输入空间（特征空间）中的一个分离超平面，这个分离超平面将实例划分为正负两类，属于判别模型。 感知机的学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此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，求得感知机模型。 感知机是神经网络与支持向量...
感知机策略
better_xf的博客
03-29 440
力求以通俗易懂的方式将感知机解释明白 1.数据集的线形可分性 2.感知机学习策略 1.数据集的线形可分性 假设有这么一个数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),···(xn,yn)}T={(x1,y1),(x2,y2),···(xn,yn)} T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),···(x_n,y_n)\} 其中，x~i~∈∈\in R^n^...
感知机学习策略
f81892461的专栏
09-21 1098
数据集的线性可分性 如果存在某个超平面S能够将能够将正实例点和负实例点完全正确的划分到超平面的两侧。即对于所有的yi=1,w*xi+b>0 对于所有的yi=-1,w*xi+b 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标就是求得一个能够将训练集正实例和负实例点完全正确分开的分离超平面。为了找出这样的超平面，需要确定一个学习策略，即定义损失函数并将损失函数极小化。 损失函数的选择： 1误分类
感知机---感知机学习策略
weixin_34270865的博客
11-23 299
为什么80%的码农都做不了架构师？>>> ...
004：感知机(2)：感知机学习策略
长行
04-02 595
之前已经得到了感知机模型f(x)=sign(w⋅x+b)f(x)=sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅x+b)及其假设空间F={f∣Y=fw,b(X),w∈Rn,b∈R}\mathcal{F} = \{f|Y=f_{w,b}(X),w \in R^n,b \in R\}F={f∣Y=fw,b​(X),w∈Rn,b∈R}，完成了统计学习方法的第一个要素：模型。 下面考虑按照要按照什么样的准则从假设空间中选取最优模型，即统计学习方法的第二个要素：策略。即当训练数据集线性可分时，如何找出可以将正实例点和
感知机学习策略（统计学习方法）之二
airen的博客
06-04 269
给定一个数据集 T={(x1,y1),(x2,y2),...,(xN,yN)}T = \left \{ (x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N) \right \}T={(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xN​,yN​)}其中，xi∈X=Rnx_i \in X= {R}^nxi​∈X=Rn，yi∈Y={+1,−1}y_i \in Y= \mathbb{\{+1,-1}\}yi​∈Y={+1,−1}，i=1,2,...,Ni=1,2,...,Ni=1,2,...,N，
【学习笔记-机器学习】感知机模型
zhaoyaxuan001的博客
06-26 1079
求得一个能够将训练数据集的正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面，即确定感知机模型参数w、b；感知机是一种二分类的线性分类模型，属于判别模型，是神经网络和支持向量机的基础；将误分类点到超平面S的总距离作为损失函数并将损失函数极小化。能够将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧，即对所有。(4) 转至(2)，直至训练集中没有误分类点。，则称数据集T是线性可分的，否则，称数据集T线性不可分；其中w和b为感知机的模型参数，表示实例的特征向量，对应于输入空间的点；训练数据集是线性可分的。
《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-02感知机与多层网络
vanilla698的博客
09-18 1113
感知机(Perceptron)由2层组织，如下图所示：「输入层神经元」接收外界输入信号后，传递给「输出层神经元 」「输出层神经元」是「M-P神经元」，亦称「阈值逻辑单元（threshold logic unit）」由上面的多层神经网络的概念可知，每层神经元与下一层神经元全互联，神经元之间不存在同层连接（x2连接到x3），也不存在跨层连接（x2连接到g4）。当「隐含层」变的越来越多的时候，这样的神经网络通常被称为「多层前馈神经网络」
【Deep Learning笔记】感知机模型和学习策略
李响
04-09 667
文章目录1 单个神经元如何工作2 感知机3 感知机模型解决逻辑运算问题3.1 XNOR的第一个实现3.2 第二个4 感知机的训练5 Sigmoid神经元 1 单个神经元如何工作 固有偏置单元（bias unit）。 2 感知机 加了偏置项代码跑出的效果会更好。 根据激活函数公式，信号大于0输出1，否则-1（or 0）. 3 感知机模型解决逻辑运算问题 尝试解决 and，or，not，xnor（...
感知机学习策略与梯度下降(个人理解)
yhdsss875的博客
11-10 2322
感知机学习策略与梯度下降第1节 感知机第2节 梯度下降2.1 梯度2.1.1 梯度的定义2.1.2 梯度下降与梯度上升2.2 梯度下降2.2.1 梯度下降的直观解释2.2.2 梯度下降的相关概念2.2.3 梯度下降法的代数方式描述2.3 批量梯度下降（BGD）、随机梯度下降（SGD）与小批量梯度下降（MBGD）2.3.1 批量梯度下降(Batch Gradient Descent, BGD)2.3.2 随机梯度下降(Stochastic Gradient Descent, SGD)2.3.3 小批量梯度下降
感知机:Perceptron Learning Algorithm
吕爽
10-18 2746
PLA:感知机学习算法
2.1 感知机模型及策略
qq_40787900的博客
08-25 1107
希望大家能够一起探讨一下第三大点。
统计学习方法-感知机
weixin_45768308的博客
09-12 519
感知机是通过划分一个超平面把不同类别的数据分开，可以理解为一条直线划分开一个二维平面中不同类型数据一样，属于线性模型，，可以通过多个单层感知机相互连接传递信息构建一定规则的结构（多层感知机）就可以优化这个问题，单层感知机是线性模型，多层感知机是非线性模型。
统计学习方法笔记二---感知机(Perceptron Learning Algorithm,PLA)
秋水顽石
06-05 3863
简介感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型，解决的问题是分类问题。目标/目的：求出将训练数据进行线性划分的分类超平面，为此导入误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最小化，求的感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形
NLP深入学习（八）：感知机学习
日常学习与专研的记录
01-24 1075
本文主要介绍 nlp 的感知机模型。
感知机（perceptron）
weixin_45142381的博客
11-03 3171
本内容首先介绍感知机简述；然后介绍感知机模型；接着叙述感知机的学习策略，特别是损失函数；最后介绍感知机学习算法，包括原始形式和对偶形式，并证明算法的收敛性。
机器学习与数据挖掘笔记感知机
最新发布
12-30
### 关于机器学习和数据挖掘中感知机的学习笔记 #### 感知机简介 感知机是一种用于线性分类的监督学习算法，属于最简单的神经网络形式之一。该模型由两层组成：输入层和输出层，其中权重连接这两层节点[^1]。 #### 数学表达式 感知机通过计算加权求和并应用激活函数来决定最终输出类别标签。具体来说： \[ f(x)=sign(\sum_{i=0}^{n}{w_ix_i}) \] 这里 \( w_i \) 表示第 i 维特征对应的权重参数，\( x_i \) 是相应维度上的输入变量值，而 sign 函数用来判断正负号从而得出所属类别。 ```python import numpy as np def perceptron_predict(X, weights): """基于给定权重预测单个样本X的结果""" z = np.dot(weights.T, X) return 1 if z >= 0 else -1 ``` #### 学习策略 为了调整初始设定不当或者随机初始化后的权重向量使之逐渐逼近最优解，采用误分类最小化原则更新规则如下所示: 如果实例被错误划分，则按照一定步长修正当前方向直至收敛为止；反之保持不变继续下一个训练样例直到遍历整个集合完成一轮迭代循环操作。 ```python learning_rate = 0.1 # 步长大小可调参优化设置 for epoch in range(max_epochs): for xi, target in zip(X_train, y_train): update = learning_rate * (target - predict(xi)) weights += update * xi ``` #### 应用场景 尽管简单朴素却有着广泛应用背景，比如垃圾邮件过滤器设计当中可以利用其快速高效的特点实现初步筛选工作；另外图像边缘轮廓提取任务里也能发挥重要作用等等[^2]。
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