机器学习 - 实现简单的神经网络

一 . 分类算法概述

1 . 神经元数学表示

• 训练样本x , 权重向量w
  

2 . 激活函数

• 单元步调函数 , 这是一个线性激活函数 , 用来分类
  

二 . 感知器分类算法

1 . 分类算法步骤

2 . 具体实施

• w₀ = -θ , x₀ = 1 , 相乘的结果就是阈值 , 这样做的目的是为了计算方便 , 只需要判断Z的值是大于0还是小于0
  
• 权重更新算法
  • 如果输入样本的正确分类与感知器计算出来的分类的差是0 , 那么权重不需要调整 , 也就是说感知器已经正确的分类
    
  • 下面举个简单的例子说明一下权重更新过程
    
    
    
• 阈值的更新
  
• 算法步骤总结
  

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