感知机的对偶形式——python3实现

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感知机的对偶形式——python3实现

运用对偶的(对应原始)感知机算法实现线性分类. 参考书目:<统计学习方法>(李航) 算法原理: 代码实现: 环境:win7 32bit + Anaconda3 +spyder 和原始算法的实现基本框架是类似的,只是判断和权值的更新算法有点变化. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Fri Nov 18 01:29:35 2016 @author: Administrator """ impor…

2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现

1. 感知机原理(Perceptron) 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机(SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量机(SVM)原理 5. 支持向量机(SVM)软间隔 6. 支持向量机(SVM)核函数 1. 前言今天终于能把感知机的实现补上了,感知机的原理在1. 感知机原理(Perceptron)中已经详尽的介绍,今天就是对感知机的两种实现方式,进行讲解. 2. 感知机实现 2.1 原始形式算法假设读者们已经了解了感知机的原始形式的原理(不…

1. 感知机原理（Perceptron）

1. 感知机原理(Perceptron) 2. 感知机(Perceptron)基本形式和对偶形式实现 3. 支持向量机(SVM)拉格朗日对偶性(KKT) 4. 支持向量机(SVM)原理 5. 支持向量机(SVM)软间隔 6. 支持向量机(SVM)核函数 1. 前言感知机是1957年,由Rosenblatt提出会,是神经网络和支持向量机的基础. 2. 感知机的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,…

机器学习理论基础学习3.1--- Linear classification 线性分类之感知机PLA（Percetron Learning Algorithm）

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)…

机器学习笔记（一）· 感知机算法 · 原理篇

这篇学习笔记强调几何直觉,同时也注重感知机算法内部的动机.限于篇幅,这里仅仅讨论了感知机的一般情形.损失函数的引入.工作原理.关于感知机的对偶形式和核感知机,会专门写另外一篇文章.关于感知机的实现代码,亦不会在这里出现,会有一篇专门的文章介绍如何编写代码实现感知机,那里会有几个使用感知机做分类的小案例. 感知机算法是经典的神经网络模型,虽然只有一层神经网络,但前向传播的思想已经具备.究其本质,感知机指这样一个映射函数:\(sign(w_ix_i + b)\),将数据带进去计算可以得到输出值,通过…

统计学习方法与Python实现（一）——感知机

统计学习方法与Python实现(一)——感知机 iwehdio的博客园:https://www.cnblogs.com/iwehdio/ 1.定义假设输入的实例的特征空间为x属于Rn的n维特征向量,输出空间为y = { +1, -1}的两点,输出的y的值表示实例的类别,则由输出空间到输出空间的函数: 被称为感知机. 模型参数w表示内积的权值向量,b表示偏置.sign(x)为符号函数,≥0取+1,<0取-1. 感知机模型的分类由线性方程 wx + b = 0 确定的分离超平面来完成,根据将特征向…

吴裕雄 python 机器学习——人工神经网络与原始感知机模型

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from mpl_toolkits.mplot3d import Axes3D from sklearn.neural_network import MLPClassifier def creat_data(n): ''' 创建线性可分数据集 :param n: 正例样本的个数(同时也是负例样本的个数) :return: 返回一个线性可分数据集,数据集大小为 2*n ''' np.ra…