转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.实现原始形式 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #1.创建数据集 def createdata(): samples=np.array([[3,-3],[4,-3],[1,1],[1,2]])#4行2列 labels=[-1,-1,1,1] return samples,labels…

Perception Learning Algorithm, PLA 1.感知机 感知机是一种线性分类模型,属于判别模型. 感知机模型给出了由输入空间到输出空间的映射: f(X) = sign(WTX + b) 简单来说,就是找到一个分类超平面 WTX + b =0,将数据集中的正例和反例完全分开. 2.感知机学习算法(PLA) 感知机学习算法是为了找到 W 和 b  以确定分类超平面.为了减少符号,令 W = [b, W1, W2, ..., Wn], X = [1, X1, X2, ...,…

感知机问题学习算法引入:信用卡问题 根据已知数据(不同标准的人的信用评级)训练后得出一个能不能给新客户发放信用卡的评定结果 解决该问题的核心思想扔为之前所讲到的梯度下降算法,对于更多条件的类似问题,首先选取一个超平面w0,b0,然后用梯度下降算法不断极小化目标函数,使得此过程中随机一个有误分类点的梯度下降. 过程通过随机选取一个分类点,(xi,yi)依据该分类点对w b进行更新. 得出的这个函数f(x) = sign(w·x+b)就是感知机模型. 它的计目的就是找到一条直线,能够把正向数据与负向…

转自:https://blog.csdn.net/u010626937/article/details/72896144#commentBox 1.Python的机器学习包sklearn中也包含了感知机学习算法,我们可以直接调用,因为感知机算法属于线性模型,所以从sklearn.linear_model中import下面给出例子. import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.linear_model import…

参考李航<统计学习方法> 一开始的感知机章节,看着不太复杂就实现一下... """ 感知机学习算法的原始形式 例2.1 """ import numpy as np class Perceptron: def __init__(self,w,b,alpha): self.w = w self.b = b self.alpha = alpha def loss(self,x,y): return np.sum( y*(np.dot(x,…

一个问题:大多数情况下,M(hypothesis set的大小)是无穷大的,例如PLA算法.那么是不是我们的原则1就不能使用了? 我们试着做一些努力: Step1:寻找hypothesis set的effective number来代替M 什么意思呢?就是之前推导中,但是呢,例如在PLA算法中,h1和h2是如此的相像(考虑平面上的直线),所以,如果D对于h1是GOOD,那么对于h2也是GOOD.即:重叠部分太多,我们over-estimatinng了. 现在我们换一种思路.从DataSet的角度…

PLA算法总结及其证明 http://m.blog.csdn.net/article/details?id=45232891 分类: 机器学习 PLA(Perception Learning Algorithm)适用于二维及高维的线性可划分问题.问题的答案只有同意或者不同意.例如银行可以根据顾客的个人信息来判断是否给顾客发放信用卡.将顾客抽象为一个向量X,包括姓名.年龄.年收入.负债数等.同时设定各个属性所占的比例向量w,对于正相关的属性设置相对较高的比例如年收入,对于负相关的属性设置较低的比例…

一.感知机(Perception) 1.1 原理: 感知机是二分类的线性模型,其输入是实例的特征向量,输出的是事例的类别,分别是+1和-1,属于判别模型. 假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标是求得一个能够将训练数据集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面.如果是非线性可分的数据,则最后无法获得超平面. 1.2 感知机模型 感知机从输入空间到输出空间的模型如下: 1.3 求解 思想:错误驱动 损失函数:期望使错误分类的所有样本,到超平面的距离之和最小 (其中M集合是误分类点的集合)…

感知机学习算法Java实现. Perceptron类用于实现感知机, 其中的perceptronOriginal()方法用于实现感知机学习算法的原始形式: perceptronAnother()方法用于实现感知机学习算法的对偶形式(此处仍有bug). import java.util.Scanner; public class Perceptron { private static final int maxn = 1010; private static final int maxm = 10…

最近在跟台大的这个课程,觉得不错,想把学习笔记发出来跟大家分享下,有错误希望大家指正. 一机器学习是什么? 感觉和 Tom M. Mitchell的定义几乎一致, A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by…