感知机算法实现（对偶形式）

最新推荐文章于 2022-05-31 00:22:33 发布

bobomain123

最新推荐文章于 2022-05-31 00:22:33 发布

阅读量695

点赞数 2

分类专栏：机器学习

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/noob_bobo/article/details/89372479

版权

误分条件：
在这里插入图片描述

import numpy as np

def creatDataSet( ):
    group=np.array([[3,3],[4,3],[1,1]])
    label=[1,1,-1]
    return group,label

def update( x , y , i )

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

bobomain123

关注关注

2
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
1
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

【机器学习】【感知机-3】感知机(Perceptron)学习算法的对偶形式的Python实现

蔚蓝的天空Tom

05-12

1076

20180512完成此博客

李航感知机对偶形式python代码

zuanfengxiao的博客

01-11

1029

#author：xinxinzhang import numpy as np def loadData(): #加载数据 X=np.mat([[3,3], [4,3], [1,1]]) Y=[1,1,-1] return X,Y def Gram(X): #计算Gram矩阵 m,n=np.shape(X)

1 条评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

感知机算法的对偶形式

Searcher_Recommeder的博客

03-16

473

4,算法代码/************************************************************************* > File Name: durl.cpp > Author:zhangtx > Mail: 18510665908@163.com > Created Time: 2018年01...

原始感知机+对偶感知机的实现（python版）

Senn · 森

06-21

548

本文是参照：李航《统计学习方法》实现，如果遇到问题请参看书。 感知机 感知机是二分类的线性分类模型，在许多的机器算法模型中都可以找到它的影子，更是神经网络和支持向量机的基础，所以理解感知机模型就变得非常重要。输入：实例的特征向量输出：实例的类别（取值为+1，-1） 感知机学习目的：训练出一个分离超平面，将数据可以进行线性划分。 感知机学习策略：根据目的，我们可以导入基于误分...

原始及对偶感知机代码实现

FireCoder

10-24

237

一、感知机代码实现（1）原始感知机代码（2）对偶感知机代码（1）原始感知机代码 import numpy as np import copy#用于深拷贝用的到吗？ import operator #支持一些常规操作 C实现比python快 import os#系统调用 from matplotlib import pyplot as plt from matplotlib import a...

matlab：基于感知机学习算法与对偶形式的感知机算法

04-30

为了解决这个问题，引入了对偶形式的感知机算法。对偶形式的感知机算法主要基于拉格朗日乘子法和核技巧。它不再直接操作输入空间中的样本，而是通过核函数将样本映射到高维空间，寻找最优超平面。在MATLAB实现中，...

感知机算法原始形式与对偶形式的python实现

许希律的博客

03-13

969

如上图所示，在[2,10]x[2,10]的矩形区域内随机生成50个点作为正样本，在[-6,0]x[-2,2]的矩形区域内随机生成50个点作为负样本。要求： 1.把生成的点画在图上；解：虚线表示初始化时的分类面。 2.分别用李航《统计学习方法》课本中的算法2.1和算法2.2求解...

【机器学习】感知机算法的原理和实现

weixin_53761163的博客

05-31

2167

1.人工智能算法初探——感知机全解（原始形式and对偶形式）

qq_35166974的博客

07-11

951

感知机（perceptron）是1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。感知机是二分类的线性可分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1两个值。感知机只能应用到线性可分的数据集当中，对于线性不可分的问题感知机无法解决，其原理其实很简单：在特征空间中找到一个超平面将两类样本划分到超平面两侧，实现样品种类的划分。 1.感知机模型假设输入空间是,输...

感知机（原始形式和对偶形式）的理解和实现

kenjewu

04-05

8226

感知机感知机是根据输入实例的特征向量 x 对其进行二类分类的线性模型。 感知机模型对应于输入空间（特征空间）中的分离超平面 w⋅x+b=0。其中w是超平面的法向量，b是超平面的截距。感知机学习的假设感知机学习的重要前提假设是训练数据集是线性可分的。感知机学习算法是基于随机梯度下降法的损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式，算法简单且易于实现。本文对感知机模型及其学习算法进行了分析，并用 python 进行了实习。

感知机学习算法C实现

10-13

感知机学习算法C实现感知机学习算法C实现感知机学习算法C实现

Python手撸机器学习系列（一）：感知机 （附原始形式和对偶形式Python实现代码）

qq_43601378的博客

10-13

1441

感知机 1.感知机的定义 感知机是二分类的线性模型，是神经网络和SVM的基础。输入特征x∈Xx∈Xx∈X，输出y={+1,−1}y = \{+1 , -1\}y={+1,−1} 那么感知机算法可以表示为f(x)=sign(w⋅x+b)f(x) = sign(w·x+b)f(x)=sign(w⋅x+b)，相当于一个简单的线性函数其中sign(a)={+1,if a≥0−1,if a<0 sign(a)= \begin{cases} +1, & \text {if a$\ge

感知机的对偶形式

熊伟

04-07

700

李航的统计学习方法上写的不是很详细，这个博客写的还可以。图片来源自己尝试把感知机对偶形式的代码写了一下，假设学习率为1，我这个菜鸡，代码能力是真的差，明年就要实习了，得硬着头皮写了： # -*- coding:utf-8 -*- import numpy as np # 感知机对偶形式学习算法demo data = np.array([[3, 3, 1], [4, 3, 1], ...

李航《统计学习方法》第二版-感知机学习算法的对偶形式

so_kind的博客

11-01

176

对偶形式就是将w变换为乘积形式代表误分类点用到的次数将W替代利用感知机的对偶形式求解感知机的参数实例： ...

李航统计学习 感知机学习算法对偶形式

weixin_40230767的博客

01-12

335

# ---感知机--- # 对偶问题 from numpy import * x=array([[3,3],[4,3],[1,1]]) y=array([1,1,-1]) w=zeros((1,len(x[0]))) b=0 a=array([0 for i in range(len(x))]) def sign(b,a,x,y,i): gram = array(mat(x) * m

感知器、感知器对偶形式（含作业）||《统计学习方法》李航_第1章_蓝皮（学习笔记）

Rlin_by的博客

05-25

642

第2章 感知机学习算法感知器原始版算法（含作业）对偶形式对偶形式算法依旧只记录重要的感知器感知器是神经网络和SVM的基础。原始版算法（含作业）先记录一下优化函数： min⁡w,b−∑xi∈Myi(w⋅xi+b)\min \limits_{w,b}-\sum\limits_{x_{i\in M}}{y_i(w·x_i+b)}w,bmin−xi∈M∑yi(w⋅xi+b) 优化算法是...

感知机 —— 算法（对偶形式）

迷途无归的博客

08-15

1543

算法流程输入：线性可分的数据集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∈χ=Rnx_i \in\chi=\mathbf{R}^nxi∈χ=Rn，yi∈Y={−1,+1},i=1,2,⋅...

统计学习（李航）——感知机(Python)+对偶问题

Lancy_cai的博客

12-05

449

对偶问题我们要解决原问题（很复杂），我们可以把原问题转化成一个新的问题（对偶问题），新问题的最优值（d_）等于原问题的最优值(p_)，这样我们要解决原问题只需解决新问题就可以了。一般优化问题原问题用Lagrangian函数解仿射函数是又凸又凹的，线性函数就是仿射函数借鉴b站对偶理论（SVM）、对偶理论 ...

感知机学习算法的对偶形式

10-31

2480

% 感知机学习算法的对偶形式，算法2.2参考李航《统计学习方法》书中第二章的算法 % clear all; clc X=[3,3;4,3;1,1];Y=[1,1,-1];%训练数据集及标记 learnRate=1;%学习率(0,1] alpha=zeros(1,size(X,1));b=0 %%alpha和b的初值 G=X*X';%%计算Gram矩阵 i=1;k=0; w

感知机原始与对偶形式Python实现

2. 感知机模型：文件中的代码实现了感知机算法，这为学习和研究机器学习的初学者或专业人员提供了很好的实践机会。感知机模型是理解更复杂的机器学习模型（如神经网络和SVM）的基石。 3. 原始形式感知机：代码中应...