最近在看机器学习相关的书籍,顺便把每天阅读的部分写出来和大家分享,共同学习探讨一起进步!作为机器学习的第一篇博客,我准备从感知器开始,之后会慢慢更新其他内容. 在实现感知器算法前,我们需要先了解一下神经元(neuron)的工作原理,神经元有很多树突和一个轴突,树突(Dendrites)可以从其他神经元接收信息并将其带到细胞体(Cell nucleus),轴突(Axon)可以从细胞体发送信息到其他神经元.树突传递过来的信息在细胞体中进行计算处理后,如果结果超过某个阈值,轴突会传递信号到其他的神经元…

感知器-从零开始学深度学习 未来将是人工智能和大数据的时代,是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代,深度学习将是新时代的一大利器,在此我将从零开始记录深度学习的学习历程. 我希望在学习过程中做到以下几点: 了解各种神经网络设计原理. 掌握各种深度学习算法的python编程实现. 运用深度学习解决实际问题. 让我们开始踏上深度度学习的征程. 一.感知器原型 想要了解“神经网络”,我们需要了解一种叫做“感知器”的⼈⼯神经元.感知器在 20 世纪五.六⼗年代由科学家 Frank Rosenbla…

在神经网络入门回顾(感知器.多层感知器)中整理了关于感知器和多层感知器的理论,这里实现关于与门.与非门.或门.异或门的代码,以便对感知器有更好的感觉. 此外,我们使用 pytest 框架进行测试. pip install pytest 与门.与非门.或门 通过一层感知器就可以实现与门.与非门.或门. 先写测试代码 test_perception.py: from perception import and_operate, nand_operate, or_operate def test_an…

机器学习分类算法 本章将介绍最早以算法方式描述的分类机器学习算法:感知器(perceptron)和自适应线性神经元. 人造神经元--早期机器学习概览 MP神经元 生物神经元和MP神经元模型的对应关系如下表: 这个结构非常简单,如果你还记得前面所讲的M-P神经元的结构的话,这个图其实就是输入输出两层神经元之间的简单连接 单层感知器的局限性 虽然单层感知器简单而优雅,但它显然不够聪明--它仅对线性问题具有分类能力.什么是线性问题呢?简单来讲,就是用一条直线可分的图形.比如,逻辑"与"和逻辑…

使用Python实现感知器学习算法 在<Python机器学习>中的2.2节中,创建了罗森布拉特感知器的类,通过fit方法初始化权重self.w_,再fit方法循环迭代样本,更新权重,使用predict方法计算类标,将每轮迭代中错误分类样本的数量存放于列表self.errors_中.罗森布拉特感知器可以参考这个网址或自行百度.https://www.jb51.net/article/130970.htm import numpy as np class Perceptron(object): &…

(1)感知器模型 感知器模型包含多个输入节点:X0-Xn,权重矩阵W0-Wn(其中X0和W0代表的偏置因子,一般X0=1,图中X0处应该是Xn)一个输出节点O,激活函数是sign函数. (2)感知器学习规则 输入训练样本X和初始权重向量W,将其进行向量的点乘,然后将点乘求和的结果作用于激活函数sign(),得到预测输出O,根据预测输出值和目标值之间的差距error,来调整初始化权重向量W.如此反复,直到W调整到合适的结果为止. (3)算法的原始形式 (4)Python代码实现 import nu…

如果对Rosenblatt感知器不了解,可以先查看下相关定义,然后对照下面的代码来理解. 代码中详细解释了各步骤的含义,有些涉及到了数学公式的解释. 这篇文章是以理解Rosenblatt感知器的原理为主,所以只实现了单层感知器,比较复杂的 多层的感知器会在后面写到. 下面是详细代码及说明: ''' 算法:Rosenblatt感知器=====>单层感知器 特性:提供快速的计算,能够实现逻辑计算中的NOT.OR.AND等简单计算 本质:在坐标轴轴里面存在一条直线(面)可以把数据分成两类 ''' ''…

本文目录: 1. 感知器 2. 感知器的训练法则 3. 梯度下降和delta法则 4. python实现 1. 感知器[1] 人工神经网络以感知器(perceptron)为基础.感知器以一个实数值向量作为输入,计算这些输入的线性组合,然后如果结果大于某个阈值,就输出1,否则输出-1(或0).更精确地,如果输入为$x_1$到$x_n$,那么感知器计算的输出为: 其中,$w_i$是实数常量,叫做权值,用来决定输入$x_i$对感知器输出的贡献率.因为仅以一个阈值来决定输出,我们有时也把这种感知器叫做硬…

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法 闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-…

写在前面: 参考: 1  <统计学习方法>第二章感知机[感知机的概念.误分类的判断]   http://pan.baidu.com/s/1hrTscza 2   点到面的距离 3   梯度下降 4   NumPy-快速处理数据    属性shape:表示几行几列:   dot(a,b) 计算数组.矩阵的乘积 感知器算法: Python实现: #coding:utf-8 import numpy as np class Perceptron(object): def __init__(self)…