【公式推导】机器学习（周志华）第5章 神经网络

最新推荐文章于 2025-08-08 00:12:42 发布
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博客提及感知机权重调整相关内容，涉及到5.2相关信息，感知机权重调整在信息技术领域是重要的研究内容。

感知机权重调整(5.2)
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周志华机器学习西瓜书 第八章 集成学习-学习笔记(超详细)
Sodas的博客
03-01 471
举个例子：假如集成学习器有9个个体，求的是集成学习错误率，即预测失败的概率。即在训练过程中每一轮中，根据样本分布为每个训练样本重新赋予一个权重，对无法接收带权样本的基学习算法，则可通过“重采样法”来处理，即在每一轮学习中，根据样本分布对训练集重新进行采样，再用重采样而得的样本集对基学习器进行训练。随机森林的训练效率常优于Bagging，因此在个体决策树的构建过程中，Bagging使用的是“确定型”决策树，在选择划分属性时要对结点所有的属性进行考察，而随机森林使用的“随机型”决策树则只需考察一个属性子集。
机器学习公式推导【Day7】神经网络感知机
努力上进的小叶
04-06 690
神经网络感知机1、感知机模型2、感知机学习策略3、感知机学习算法 （本文为个人学习总结笔记） 5.1 wi←wi+Δwiw_{i} \leftarrow w_{i}+\Delta w_{i}wi​←wi​+Δwi​ 5.2 Δwi=η(y−y^)xi\Delta w_{i}=\eta(y-\hat{y}) x_{i}Δwi​=η(y−y^​)xi​ 此公式是感知机学习算法中的参数更新公式，下面依次...
周志华《机器学习》-所有公式推导集合
lqfarmer的博客
05-30 4650
周志华老师的《机器学习》（西瓜书）是机器学习领域的经典入门教材之一，周老师为了使尽可能多的读者通过西瓜书对机器学习有所了解, 所以在书中对部分公式的推导细节没有详述，但是这对那些想深究公式推导细节的读者来说可能“不太友好”，本书旨在对西瓜书里比较难理解的公式加以解析，以及对部分公式补充具体的推导细节。 读到这里，大家可能会疑问为啥前面这段话加了引号，因为这只是我们最初的遐想，后来我们了解到，周老师之所以省去这些推导细节的真实原因是，他本尊认为“理工科数学基础扎实点的大二下学生应该对西瓜...
机器学习：公式推导与代码实现-监督学习单模型
qq_40107571的博客
01-14 1287
机器学习：公式推导与代码实现-监督学习单模型
【强烈推荐】Github star 10K+，周志华机器学习详细公式推导！
深度学习技术前沿
05-21 677
关注上方“深度学习技术前沿”，选择“星标公众号”，资源干货，第一时间送达！【导读】：今天给大家推荐一本超级nice的机器学习理论推导书籍，它就是《西瓜书》的兄弟版---《南瓜书》。一年前...
机器学习公式推导
weixin_45014721的博客
09-15 881
一、回归模型 研究的对象：回归问题研究具有“相关关系”的变量，比如人的身高和体重具有一定的相关关系，他们就可以用回归模型研究
周志华《机器学习》第一章笔记+公式推导+课后习题
Zoro的博客
07-02 1807
之前五月份因为要做一个水果分类的比赛，强行突击了台湾大学李宏毅老师的机器学习视频课，做比赛是够用了，但是没有系统的学习梳理过知识体系。暑假争取把导师推荐的书刷一遍，再做几个小项目，在开学之前把自己与别人的差距尽量缩小一些。Go fighting！     用作者的话说，本书的主要目的就是为读者提供一张“初级地形图“，给初学者指路。故本书第一章主要介绍何为机器学习、机器学习相关基础概念、发展...
《机器学习by周志华》学习笔记-神经网络-03多层网络学习算法之误差逆传播算法
vanilla698的博客
10-29 1142
由于BP神经网络的强大的表示能力，经常遭遇过拟合的问题。表现在训练误差持续降低，但是测试误差却上升。有2种策略解决：策略1：早停（early stopping）将数据分成训练集和验证集：训练集：用来计算梯度，更新连接权重和阈值验证集：用来估计误差当训练集误差降低且验证集误差升高，则停止训练。返回验证集中最小误差的连接权重和阈值。策略2：正则化（regularization）基本思想：在误差目标函数中增加一个用于描述网络复杂度的部分。例如：连接权重与阈值的平方和。
机器学习（西瓜书）第五章 神经网络
最新发布
在猴站学算法
08-08 1134
本文是《机器学习》（周志华）第五章的读书笔记，重点介绍了神经网络的基本原理和常见模型。文章首先解释神经元模型和M-P神经元的工作原理，然后介绍感知机与多层网络的结构及局限性。详细讲解了误差逆传播算法（BP）的标准算法框架、累积BP算法及缓解过拟合的方法。此外，还探讨了全局最小与局部极小的优化问题，并介绍了RBF网络、ART网络、SOM网络等常见神经网络模型的特点。最后讨论了深度学习的概念，包括多隐层网络训练方法和特征学习的重要性。文章力求简化数学公式，帮助读者理解神经网络的核心思想。
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第5章
qiy_icbc的博客
07-22 794
周志华西瓜书《机器学习》习题提示——第5章
机器学习数学公式汇总
04-25
总结了新人学习机器学习过程中需要用的常用数学公式汇总
【机器学习基础】公式推导
guangjie2333的博客
10-04 282
视频源： https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd 线性回归
机器学习常见公式推导
qq_62825352的博客
08-31 1185
反向传播，链式求导
#机器学习公式推导#SVM
cher12301的博客
08-26 277
模型介绍 支持向量机是一种判别模型。在类别划分的时候，我们希望能找到这样一个超平面，这个超平面对训练样本的泛化能力最好，也就是对极端异常值的容忍度最好。那么如何达到这个目的呢？SVM的方法是找到距离这个超平面最近的且分类正确的点，这个点就叫支持向量，让这个点到超平面的距离最远，这样一来，超平面的泛化能力就能达到最优。 模型推导 我们定义超平面为 公式1.1 定义训练集中的任意一点X到超平面的距离为...
机器学习公式推导--Introduction
qq_43456497的博客
12-19 317
记录机器学习公式推导的文档，好好学数学哦~参考视频：https://www.bilibili.com/video/BV1aE411o7qd?语雀文档：https://www.yuque.com/books/share/f4031f65-70c1-4909-ba01-c47c31398466/hu0291。
机器学习:公式推导与代码实现-概率模型
qq_40107571的博客
01-15 1058
机器学习:公式推导与代码实现-概率模型
机器学习——线性模型（内附详细公式推导）
2301_79815102的博客
04-07 5294
机器学习中线性模型相关问题
机器学习周志华第五章 5.5
02-15
### 关于周志华《机器学习》第五章5.5节的内容解读 #### 5.5 集成方法 (Ensemble Methods) 在机器学习领域，集成方法是一种通过组合多个模型预测结果的技术，旨在提高整体性能并减少泛化误差。该章节主要探讨了几...
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