统计学习方法超详细笔记-第二章 感知机

最新推荐文章于 2025-12-18 23:11:02 发布
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#机器学习

本文主要介绍感知机模型及其学习策略，包括感知机模型的基本定义、学习算法的原始形式及对偶形式，并探讨了算法的收敛性条件。

第二章 感知机

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2.1 感知机模型

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2.2 感知机学习策略

2.2.1 数据集的线性可分性

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2.2.2 感知机学习策略

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2.3 感知机学习算法

2.3.1感知机学习算法的原始形式

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2.3.2算法的收敛性

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2.3.3 感知机算法的对偶形式

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【统计学习方法】学习笔记——第二章：感知机
小哲的博客
02-04 686
统计学习方法：感知机感知机模型参考资料 感知机是二分类的线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行最优化。 感知机算法分为原始形式和对偶形式，感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类。 感知机模型 参考资料 https://blog.youkuaiyun.com/weixin_5481438
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机
weixin_42046845的博客
01-23 1425
《统计学习方法：李航》笔记 从原理到实现（基于python）-- 第 2章感知机
《统计学习方法》学习笔记 （第二章）
Hhhhuply的博客
03-11 743
第二章 感知机 二分类模型 源代码出处：https://github.com/fengdu78/lihang-code/blob/master/code/第2章 感知机(Perceptron)/Iris_perceptron.ipynb f(x)=sign(w∗x+b)f(x) = sign(w*x + b)f(x)=sign(w∗x+b) 损失函数 L(w,b)=−Σyi(w∗xi+b)L(w,...
统计学习方法-第二章感知机-读书笔记
qq_38829768的博客
11-07 671
统计学习方法-感知机-读书笔记1、前言2、感知机模型2.1感知机几何解释3、感知机学习策略3.1数据集的线性可分3.2点到线的距离3.3样本到超平面的距离3.4损失函数4、感知机学习算法4.1原始形式算法4.2对偶形式算法4.3原始形式和对偶形式的选择5遗留问题 1、前言 感知机为线性分类模型，属于判别模型。是神经网络和支持向量机的基础。 感知机学习旨在求出将训练数据进行线性化分的分离超平面。 2...
统计学习方法（李航）第二章 感知机笔记
qq_62954485的博客
04-28 1024
X⊆Rn;输入:xx1x2...xnT∈X输出空间:Y1−1;输出:y=∈Yfxsignw∗xb1w∗xb≥0−1w∗xb0​其中,wx1x2...xnT∈Rn称为权值, $b \in R $ 称为偏置,w∗x表示内积假设空间:Ff∣fxw∗xb。
统计学习方法笔记--第二章感知机perceptron
Selectnew的博客
10-10 1294
统计学习方法笔记–第二章感知机perceptron感知机是二类分类的线性分类算法模型 1.模型 其中w为权值，b为偏置。 为向量内积， 对应于超平面，w是法向量，b是截距 如果输入数据集X是线性可分的，那么感知机的任务就是寻找超平面。 2.学习策略 数据集的线性可分性 损失函数的两个选择是五分类点到超平面的总数，另一个选择是误分类点到超平面的总距离。 距离是 损失函数 M为
机器学习-统计学习方法第二版学习笔记-第二章 感知机
shengxing_stu的博客
10-07 162
本文主要介绍了感知机的模型、学习策略和学习算法。
李航《统计学习方法》学习笔记及python实现：第二章 感知机
XB_please的博客
10-30 646
感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出 为实例的类别，取+1和–1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正 负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分 离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化， 求得感知机模型。 模型 假设输入空间（特征空间）是x⊆Rn，输出空间是 ...
统计学习方法笔记第二章-感知机
weixin_43885256的博客
05-23 428
统计学习方法笔记第二章-感知机2.1 感知机模型2.2感知机学习策略2.2.1数据集的线性可分型2.2.2感知机学习策略2.3感知机学习算法2.3.1感知机算法的原始形式 感知机的介绍：感知机是一个二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数（lost function），利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得
统计学习方法第二版 学习笔记 第二章 感知机
gss123_123的博客
01-12 257
李航统计学习方法第二版第二章感知机算法学习笔记
学习笔记-《统计学习方法》-第二章-感知机
qq_34472257的博客
07-09 153
《统计学习方法》笔记
【技术人如何用爬虫+机器学习识别并屏蔽恶意广告】第1课：爬虫与广告反欺诈入门
weiliang_Handan的博客
12-14 859
本文介绍了广告欺诈的现状及其危害，并提出了利用网络爬虫和机器学习技术进行反欺诈的解决方案。主要内容包括：1)网络爬虫的基本原理和工作流程；2)常见广告欺诈类型及其对行业的负面影响；3)系统化的反欺诈学习路径，从数据采集、预处理到模型训练和系统部署。通过构建自动化识别系统，可有效保护广告预算、优化投放策略并提升用户体验。文章还包含了一个简单的Python爬虫示例代码，帮助读者初步了解数据采集技术。
01.需要了解的五种机器学习类型
AI算法蒋同学的博客
12-18 422
ML 是计算机科学、[数据科学]和[人工智能] (AI) 的子集，它使系统能够从数据中学习和改进，而无需额外的编程干预。ML 模型不依赖用于性能优化的显示指令，而是采用算法和统计模型，以根据数据模式和推论来部署任务。换句话说，ML 利用输入数据来预测输出，并随着新数据的出现不断更新输出。例如，在零售网站上，机器学习算法通过根据购买历史提出建议来影响消费者的购买决策。
Day37 深入理解SHAP图
weixin_47193046的博客
12-15 627
年龄+0.02影响很小，把模型的决策分解到每个特征上。基准值 = 没有任何特征信息时的"默认"预测(相当于"0”的起点)，这个值一般就是平均值，把训练集的所有样本都输入模型，得到所有预测值取平均值，在没有关于这个特定样本的区分性信息时，最合理的猜测就是平均值。到这里你可能心想，这样是不是很类似于线性回归的特征前的系数 y=ax1+bx2+cx3，那既然如此，我直接选择用线性回归的系数作解释，那岂不是更好?三人合伙前，收入是 0，三人合伙后，收入是 100万，要分配的"蛋糕"就是 100万-0=100 万。
【Python学习打卡-Day23】从重复到重用：用Pipeline和ColumnTransformer重构你的机器学习工作流
最新发布
2301_76812716的博客
12-18 296
文章摘要 本文介绍了如何使用Scikit-learn的Pipeline工具优化机器学习工作流。Pipeline通过将数据预处理和模型训练封装成流水线，带来三大优势：代码简洁、防止数据泄露和简化超参数搜索。文章对比了传统手工预处理与Pipeline自动化处理的区别，详细讲解了转换器(Transformer)和估计器(Estimator)的核心概念，并以信贷违约数据集为例，展示了如何用ColumnTransformer对不同类型特征进行针对性处理，最终构建完整的Pipeline流程。这种工程化方法显著提升了代码
03.统计学机器学习
AI算法蒋同学的博客
12-18 538
本文探讨了机器学习中的统计思维基础，指出机器学习本质上是建立在统计学和概率论之上的统计过程。文章从三个核心概念展开：1）统计学作为从数据中提取洞察的科学，为机器学习提供数学基础；2）概率论作为量化不确定性的工具，是建模预测不确定性的关键；3）概率分布作为描述数据行为的数学函数，支撑着误差建模、损失函数设计等机器学习核心环节。文章强调，理解这些统计概念对于构建可靠、可解释的AI系统至关重要，它们是现代机器学习（从简单回归到复杂神经网络）的理论支柱。通过介绍描述性统计指标、概率基本概念和常见概率分布，为读者提供
机器学习（决策树）
lyx2870657588的博客
12-18 835
决策树是一种有监督学习算法，通过构建分类规则对新样本进行预测。主要算法包括ID3（信息增益）、C4.5（信息增益率）和CART（基尼系数）。决策树通过剪枝防止过拟合，回归树模型则用于解决回归问题。随机森林作为集成学习方法，通过多棵决策树的组合提高性能，具有抗噪声能力强、不易过拟合等优点，但计算成本较高。AUC-ROC曲线是评估分类模型性能的重要指标。
从GAN到WGAN-GP：生成对抗网络的进化之路与实战详解
像风一样自由的博客
12-18 269
生成对抗网络的演进与WGAN-GP实现 本文系统梳理了GAN技术的演进历程，从原始GAN到WGAN再到WGAN-GP的改进过程。原始GAN存在训练不稳定、模式崩塌等问题，WGAN通过引入Wasserstein距离解决了梯度消失问题，而WGAN-GP进一步用梯度惩罚取代权重剪枝，使模型训练更加稳定。文章详细分析了各代GAN的数学原理和优缺点，并提供了WGAN-GP的核心PyTorch实现代码，包括梯度惩罚计算函数和训练循环示例。这些改进使生成对抗网络在图像生成等任务中表现出更稳定的训练过程和更好的生成效果。
04.机器学习中的线性代数？
AI算法蒋同学的博客
12-18 632
摘要：线性代数是机器学习的数学基础，用于数据表示、模型构建和优化。它通过向量、矩阵和张量等结构高效处理高维数据，支持线性回归、神经网络等算法。降维技术（如PCA）利用特征值和特征向量提取关键信息。现代ML工具（如NumPy）封装了线性代数运算，使从业者能专注于模型开发。掌握线性代数概念对理解机器学习原理和算法实现至关重要。
数理统计学习笔记：茆诗松第二版重点解析
"这是一份关于数理统计的教材笔记，源自茆诗松编著的第二版。笔记涵盖了统计量及其分布、参数估计、假设检验、方差分析与回归分析等多个核心章节，适合对数据分析、数据挖掘、统计学、机器学习和概率论感兴趣的读者...
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