西瓜书学习笔记之神经网络

最新推荐文章于 2024-11-28 23:08:03 发布
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周志华《机器学习》西瓜书 小白Python学习笔记（五） ———— 第五章 神经网络
River_J777的博客
06-26 1447
现占坑
（西瓜书）神经网络（BP算法）代码详解
xiao_haohao的博客
09-19 1747
"""文件名：testdata.csv 编号 色泽 根蒂 敲声 纹理 脐部 触感 密度 含糖率 好瓜 1 青绿 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.697 0.46 是 2 乌黑 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.774 0.376 是 3 乌黑 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.634 0.264 是 4 青绿 蜷缩 沉闷 清晰 凹陷 硬滑 0.608 0.318 是 5 浅白 蜷缩 浊响 清晰 凹陷 硬滑 0.556 0.215 是 6 青绿 稍蜷 浊响 清晰 稍凹 软粘 0.403 0.237 是 7.
机器学习西瓜书笔记(五) 第五章神经网络+代码
weixin_42329812的博客
08-08 1126
神经网络：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。、神经网络中最基本的成分是神经元(neuron)模型，即上述定义中的"简单单元"。 在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它"兴奋"时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个"阈值" (threshold)，那么它就会被激活，然后向其他神经元发送化学物质。这一点也被很好的利用在了人工神经网络里。
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现）
qq_26274961的博客
03-26 8416
入门机器学习（西瓜书+南瓜书）神经网络总结（python代码实现） 一、神经网络 1.1 通俗理解 这次的内容较难理解，因此，笔者尽量通过通俗的话来说说清楚什么是神经网络？他是怎么来的？为什么近几年会如此之热？在此基础之上的深度学习，有是怎么回事？下面让我们一步步来揭开神经网络的神秘面纱。 神经网络模型其实最早起源于我们熟知的线性模型，对，你没有听错。就是简单的y=kx+by=kx+by=kx+b，那时，他还叫做感知机。就是从神经元的构造中获得启发，直白说就是比较简单的线性连接与输出。如下图为神经元示意图，
周志华西瓜书六 神经网络二
leichangqing的博客
04-08 450
如果你喜欢本文的话，不妨点赞、分享或者关注公共号「数据搬瓦工」，上面会同步更新文章。 如何有错误之处，还望大家指点，我将及时修改。 本文重点讲解神经网络的「反向传播算法(BP)」 首先定义一些变量： L = 神经网络的层次数 = 第 l 层包含的单元数（不包括偏置单元） K = 输出层的单元数 m = 样本数 代价函数 代价函数 J(θ) 度量的就是这个神经网络对...
Datawhale西瓜书学习笔记TASK6——神经网络
最新发布
C2587593227的博客
11-28 1081
周志华西瓜书，机器学习，神经网络。
机器学习西瓜书笔记第五章神经网络及代码.rar
08-17
本章主要是关于神经网络算法的详细介绍，包括以下几个核心内容： 1. 神经网络基础 - 定义：神经网络是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，能够模拟生物神经系统对真实世界物体的交互反应。 - 神经元...
西瓜书机器学习的学习笔记（十分详细）
06-10
- 神经网络 - 支持向量机 - 贝叶斯分类器 - 集成学习 - 聚类 - 降维与度量学习 - 半监督学习 - 概率图模型 涉及机器学习的基础理论和术语，和一些经典模型与方法。 内容充实详细，不仅有介绍，推理，还有分类以及...
Python神经网络学习(三)--机器学习--西瓜书学习笔记
朱少强的博客
08-11 1360
前言 最近跟老师学习西瓜书，正好和之前的学习路程重合，便结合在一起更新，也建议大家跟着看看机器学习的内容，根据我的理解（不一定对），学习路线应该是： 机器学习->深度学习（包含神经网络） 那么今天从西瓜书的绪论开始吧，我会尽量把我学到的以及书上难懂的讲清楚。一起加油！！ 我不会直接系统说大量的定义，而是在文章中慢慢渗透进去，慢慢理解。 机器学习 什么是机器学习？ 根据百度百科的定义： 是专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善
机器学习西瓜书笔记（五）--------------神经网络
qq_42316200的博客
07-19 469
目录 神经元模型 感知机与多层网络 BP神经网络算法 常见神经网络 深度学习 神经元模型 神经网路中最基本的成分是“神经元”模型，在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当他“兴奋”时，就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元类的电位；如果某神经元的电位超过一个“阈值”，那么他就会被激活。将上述描述当成一个数学模型——M-P神经元模型，神经元接收来自n个神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传输，将神经元接收到的总输入值与神经元的自身的阈值进行...
机器学习（西瓜书）第 5 章 神经网络
m0_51448653的博客
09-07 1363
神经网络中最基本的成分是神经元(neuron)模型，即上述定义中的“简单单元”.在生物神经网络中，每个神经元与其他神经元相连，当它“兴奋”时,就会向相连的神经元发送化学物质，从而改变这些神经元内的电位；如果某神经元的电位超过了一个“阈值”(threshold),那么它就会被激活，即 “兴奋”起来，向其他神经元发送化学物质.
西瓜书-神经网络笔记
weixin_48040339的博客
10-29 192
这里写自定义目录标题欢迎使用Markdown编辑器新的改变功能快捷键合理的创建标题，有助于目录的生成如何改变文本的样式插入链接与图片如何插入一段漂亮的代码片生成一个适合你的列表创建一个表格设定内容居中、居左、居右SmartyPants创建一个自定义列表如何创建一个注脚注释也是必不可少的KaTeX数学公式新的甘特图功能，丰富你的文章UML 图表FLowchart流程图导出与导入导出导入 欢迎使用Markdown编辑器 你好！ 这是你第一次使用 Markdown编辑器 所展示的欢迎页。如果你想学习如何使用Mar
《机器学习》（西瓜书）笔记（5-1）--神经网络
weixin_30879169的博客
07-25 304
第五章 神经网络 5.1 神经元模型 神经网络：是由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络，它能够模拟生物神经系统对真实世界物体所作出的交互反应。 神经网络中最基本的成分是神经元模型，即上述定义中的“简单单元”。 把许多个这样的神经元按一定的层次结构连接起来，就得到了神经网络。 5.2 感知机与多层网络 感知机（Perceptron）由两层...
西瓜书 神经网络学习笔记
weixin_43737829的博客
01-27 713
5.1神经元模型 神经网络是由具有适应性简单单元组成的广泛并行互连的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界所做出的交互反应，其基本成分为神经元（neuron）模型 M-P神经元模型即神经元接收来自n个其他神经元传递过来的输入信号，这些输入信号通过带权重的连接进行传递，神经元将接收到的总输入值与神经元的阈值进行比较，然后通过“激活函数”处理以产生神经元的输出。 实际中，常常使用sigmoid函...
西瓜书笔记第五章-神经网络
weixin_41872340的博客
06-28 842
chapter 5 5.1 神经元模型 定义：神经网络是由具有适应性的，简单单元组成的，广泛并行互联的网络，它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界物体所做出的交互反映。 神经网络的基本单元是神经元模型，当一个神经元兴奋时，会向相连的神经元发送化学介质，从而改变神经元内的电位，如果某神经元的电位超过了阈值，那么就会兴奋起来（阈值就是平时所说的偏差bias）。 M-P神经元模型 ： 模型中，神经元接受...
《西瓜书》笔记05：神经网络
鸟恋旧林的博客
08-21 2363
1. 神经元模型神经网络/人工神经网络：由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络。神经网络学习：机器学习和神经网络两个学科交叉的部分。Neural Networks中的基本单元：神经元。从计算机科学的角度，NN就是一个包含了大量参数的数学模型，该模型由若干个函数相互代入而成。2. 感知机与多层网络感知机，实际由两层神经元组成。输入层和输出层。更一般的，神经网络是形如下方的层级结构，每层神经元与
西瓜书5.5 编程实现BP神经网络——标准BP算法、累积BP算法
世靖的码场
01-19 1万+
这里照着书上的公式，实现了一下标准BP算法，和累积BP算法，BP是error Back Propagation的意思，误差逆传播。BP网络通常是指用BP算法训练的多层前馈神经网络。代码是照着书本公式自己写的，没有参考网上的其他版本。 数据和代码地址：https://github.com/qdbszsj/BP 具体的理论证明和公式推导，见西瓜书P101-104。这里重点说一下我的数据处理和一些代
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01-05 2万+
【转】机器学习入门——浅谈神经网络 个人觉得很全，特别适合接触神经网络的新手。
第五章笔记：神经网络基础及代码详解
资源摘要信息:"《机器学习西瓜书笔记第五章神经网络及代码》是一份详细介绍了神经网络算法的资料，内容涉及神经网络的基础理论、数学模型、感知机与多层网络结构、误差逆传播算法（BP算法）、常见神经网络模型以及...
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