PLA分类器学习（转载）

最新推荐文章于 2021-07-15 02:51:30 发布
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分类专栏： 算法学习 文章标签： PLA算法

本周六听了龙飞关于[PLA分类的算法]之后觉得异常巧妙，本来想自己写写博客的，但没想到，我发现有个博客写得是在是太好了，故这次就转载一下叭.
via.HappyAngel博客园的博客
地址：http://www.cnblogs.com/HappyAngel/p/3456762.html
图片摘要：
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核心证明部分：
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基于Python的PLA线性分类器的实现
蜗牛慢爬的李成广
01-24 1281
线型分类器（PLA），可以看做是一个最简单的单层前馈神经网络。PLA的目的可以简要概括为：通过训练，将一系列二维平面上的点分开。 1、数据集          这里采用带标签【0,1】的二维数据集： dataset = np.array([ # 此处用x,y形式的array来存储数据 ((- 0.4, 0.3), 0), ((- 0.3, - 0.1), 0), (
模式识别系列（六）多分类策略
qq_45657975的博客
07-23 1512
目录1.多分类问题引入2.1vN策略3.1v1策略4.Softmax4.1概念与方法4.2softmax梯度传播 1.多分类问题引入   在此篇之前，如果大家还有印象，我们会发现 处理的都是二分类问题，也就是标签y的取值只能是0,1或者-1,1。不论是我们的pla，线性回归，logistic回归，还是svm，最后都是找到一个由权重构成的分类面，它自身的限制导致了这些所有的算法只能处理二分类问题。但是我们在实际运用中，往往处理的不仅仅是“是或不是”的问题，很多时候是“是什么”的问题，那么这就是多分类问题，比如
分类算法（3） ---- 感知机（PLA）
susht的博客
05-19 2266
感知机是二分类模型，输入实例的特征向量，输出实例的±类别。 梯度下降法：首先，任意选定w0、b0，然后用梯度下降法不断极小化目标函数，极小化的过程不是一次性把M中的所有误分类点梯度下降，而是一次选取一个误分类点使其梯度下降。 PLA算法流程 设置迭代次数，每次迭代，从第一个点开始，每遇到一个误分类点，就更新w 得到最后的w，与测试文本进行矩阵相乘进行预测，大于0为1，小
pla是什么计算机原理,计算机组成原理第05章 中央处理器(2硬布线控制器与PLA控制器).ppt...
weixin_42384743的博客
07-15 589
计算机组成原理第05章 中央处理器(2硬布线控制器与PLA控制器)第五章 中央处理器 CPU的功能和组成 指令周期 时序产生器 微程序控制器 微程序设计技术 硬布线控制器 5.4 硬布线控制器(组合逻辑控制器)与PLA控制器 5.4.1 组合逻辑控制器的设计步骤 1.根据CPU的结构图写出每条指令的操作流程图并分解成微操作序列。 2.选择合适的控制方式和控制时序。 3.对微操作流程图安...
分类系列之感知器学习算法PLA 和 口袋算法Pocket Algorithm
丁磊_ml的博客
07-25 5703
我们有一堆数据，默认他们是线性可分的。 定义f为这个数据分割线的最优解，但是我们不知道他的值。 我们仅有一个函数集H，这个函数一般是无穷大的。我们的目的就是从H中找出一条线g来尽可能的接近f。但是，我刚刚说了，H内的函数一般是无穷多的，我们不可能把H中的函数一 一 比较，得到最好的分割线g吧！！！不过伟大的科学家就说，我们的目的不就是找出一条线把这些数据都分开吗！！那我随机的初始化一条分割线 g
PLA（感知机算法）总结
qq_40296737的博客
03-07 604
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，类似贪心的法则找到一个最适合的。PLA的优缺点：1.首先，PLA的算法是局限在线性可分的训练集上的，然而我们拿到一个训练集，并不知道其到底是不是线性可分，如果不是...
PLA.zip_PLA 分类算法_pla算法_人工智能 PLA_人工智能Pla_情感分类
09-20
接下来，用PLA算法训练一个分类器，这个分类器能够根据输入的文本特征向量判断其情感极性。 **PLA的优势与局限性** PLA的优点在于其简单且易于实现，对于线性可分问题，它能够找到一个最优解。然而，当面对非线性...
PLA.rar_PLA 实现多分类_pla
09-14
这通常通过构建多个二分类器或者采用更复杂的方法如one-vs-all或one-vs-one策略来实现。 **PLA的原理与步骤：** 1. **初始化**：随机设置每个特征的权重和偏置项。 2. **训练过程**：遍历训练数据集，对于每个实例...
PLA算法_深度学习_python_pla_pocket_
09-28
在机器学习领域，特别是在模式识别和人工智能的应用中， PLA（Perceptron Learning Algorithm，感知机学习算法）和POCKET（Pocket Algorithm）是两种重要的监督学习算法，主要用于处理线性分类问题。本文将深入探讨...
PLA聚乳酸资料学习教案.pptx
09-30
【聚乳酸（PLA）概述】 聚乳酸（PLA）是一种由可再生资源，如玉米、小麦、木薯等植物淀粉经过发酵过程产生的乳酸聚合而成的生物可降解塑料。它作为一种环保替代品，正在逐步取代传统石油基塑料，以减少环境污染。自...
基于Python PLA 感知机学习方法【100011903】
04-12
PLA 是针对二元分类问题，它可以用来解决二维或者高维的**线性可分**问题。在二分类问题中，PLA 算法通过一个共享的权重向量$w=(w_1,w_2,...,w_d)$和某个样例的特征向量$x=(x_1,x_2,x_3...x_d)$ 做向量的内积，并...
PLA算法（机器学习基石）
qq_34993631的博客
01-28 8060
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...
机器学习总结2_感知机算法(PLA)
这是一个关于科研民谣运动生活以及爱的博客
04-21 1万+
1.正式开始之前的描述(1)PLA：Perceptron Learning Algorithm。 在正式开始之前，我想先说一下，PLA到底是干嘛的。大部分机器学习的书以及视频都是以感知机算法作为开头的。既然放在最前面，它应该就是一个很简单的机器学习算法。事实上，它确实很简单。 如下图所示: 红色和蓝色的点分别表示训练集中的正样本和负样本，PLA的任务就是寻找下面那条能将训练集完全分开的蓝色直线。
PLA算法的理解（perceptron learning algorithm）
深圳湾刘能的博客
11-06 3126
最近在学习台大林轩田教授的课程，一开始就讲到了perceptron learning algorithm，这个算法是用来对线性可分数据进行分类的。要注意这里是线性可分的数据，这个也是PLA算法的局限的地方，如果PLA算法运用在线性不可分的数据中的时候，算法将会无限循环下去，还有就是即使我们的数据是线性可分的，我们也不知道PLA算法什么时候才能找到一个最优的解，可能循环操作几次就可以得到，也有可能需...
PLA算法总结——Percetron Learning Algorithm(机器学习基石2)
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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
1.PLA算法总结
qq_26347051的博客
04-10 1226
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...
在校大学生网络购物情况调查报告.doc
05-24
在校大学生网络购物情况调查报告.doc
【扩频通信】基于matlab m序列、Gold序列和Kasami序列扩频通信【含Matlab源码 13376期】.zip
05-24
Matlab领域上传的视频是由对应的完整代码运行得来的，完整代码皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、从视频里可见完整代码的内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作
训练导控系统设计.zip
最新发布
05-24
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机器学习PLA算法详解：从理论到实践
"这篇文档详细介绍了机器学习中的PLA（Perceptron Learning Algorithm，感知机学习算法）及其应用，特别是针对银行信用卡发放问题。文档结构包括问题描述、算法思想、伪代码、复杂度分析、编程实践、上机调试、实验...
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