人工神经网络(Artificial Neural Networks)顾名思义,是模仿人大脑神经元结构的模型.上图是一个有隐含层的人工神经网络模型.X = (x1,x2,..,xm)是ANN的输入,也就是一条记录的在m个属性上的值.每个属性对应一个输入节点. 对于输入层来说,输入层的输出Oi就是输入层的输入xi. 对于隐含层的其中一个节点j来说,节点j的输入为ΣOiwij (i的取值为所有与节点j相连的输入层节点).可以发现,节点与节点之间的连接是有一个权重的,这个权重将会影响最后的分类结果.而我…

人工神经网络(ANN)提供了一种普遍而且实际的方法从样例中学习值为实数.离散值或向量函数.人工神经网络由一系列简单的单元相互连接构成,其中每个单元有一定数量的实值输入,并产生单一的实值输出. 上面是一个汽车自动驾驶神经网络学习的例子:下方的图像是网络的输入,通过4个隐藏单元运算,得到30个输出(图的上方)决定汽车的行驶方向. 本文主要介绍两种基本单元:感知器和线性单元的权值学习. 感知器 (1)感知器原理 感知器是神经网络的一种基础单元.感知器以一个实数值作为输入,计算这些值得线性组合,如果大于…

神经网络是从生物领域自然的鬼斧神工中学习智慧的一种应用.人工神经网络(ANN)的发展经历的了几次高潮低谷,如今,随着数据爆发.硬件计算能力暴增.深度学习算法的优化,我们迎来了又一次的ANN雄起时代,以深度学习为首的人工神经网络,又一次走入人们的视野. 感知机模型perception 不再处理离散情况,而是连续的数值,学习时权值在变化,从而记忆存储学到的知识 神经元输入:类似于线性回归z =w1x1+w2x2 +⋯ +wnxn= wT・x(linear threshold unit (LTU))…

神经网络是一门重要的机器学习技术.它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础.学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法,同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术. 本文以一种简单的,循序的方式讲解神经网络.适合对神经网络了解不多的同学.本文对阅读没有一定的前提要求,但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文. 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术.人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织.成人的大脑中估计有1000亿个神经元之多. 图1 人脑神经网络 那么机…

Neural Networks: Representation 一. 内容概要 Neural Network Model Representation 1 Model Representation 2 Applications Examples and Intuitions 1 Examples and Intuitions 2 Multiclass Classification 二.重点&难点 1. Neural Network 1)Model Representation 1 首先需要明确一…

1 二分类( Binary Classification ) 逻辑回归是一个二分类算法.下面是一个二分类的例子,输入一张图片,判断是不是猫. 输入x是64*64*3的像素矩阵,n或者nx代表特征x的数量,y代表标签0/1,m代表训练集的样本总数. 本门课中:X代表所有的输入x,x按列排列,每个x是一个列向量,X的shape是( n, m ). 同理Y也按列排序,shape为( 1, m ). 2 逻辑回归( Logistic Regression ) 给定一个输入x ( 比如图像),你想得到一个…

什么是聚类(clustering) 个人理解:聚类就是将大量无标签的记录,根据它们的特点把它们分成簇,最后结果应当是相同簇之间相似性要尽可能大,不同簇之间相似性要尽可能小. 聚类方法的分类如下图所示: 一.如何计算样本之间的距离? 样本属性可能有的类型有:数值型,命名型,布尔型……在计算样本之间的距离时,需要将不同类型属性分开计算,最后统一相加,得到两个样本之间的距离.下面将介绍不同类型的属性的数据计算方法. 对于全部都是连续的数值型的样本来说,首先,对于值相差较大的属性来说,应该进行归一化,变…

两种度量: 支持度(support)  support(A→B) = count(AUB)/N (N是数据库中记录的条数) 自信度(confidence)confidence(A→B) = count(AUB)/count(A) 关联规则挖掘的基本两个步骤: 1.找出所有的频繁项集 2.由频繁项集产生强关联规则 由于整个数据库十分庞大,所以对第一步来说,若使用穷举法,搜索空间将是2d,d是项的个数.所以优化算法主要需要优化第一步.而频繁项集里的项的数目远小于数据库数据的数目,所以,在第二步中,我…

Rule_set = {}; //学习的规则集初试为空 for 每个类c do repeat Rule = Learn_One_Rule(D,Att-vals,c) 从D中删除被Rule覆盖的元组; until终止条件被满足 Rule_set = Rule_set +Rule end for 返回Rule_set 以上是顺序覆盖算法的基本过程 Learn_One_Rule采用一种贪心的深度优先策略.每当面临添加一个新的属性测试到当前规则时,它根据训练样本选择最能提高规则质量属性的测试. 而什么样…

朴素贝叶斯模型 1) X:一条未被标记的数据 2) H:一个假设,如H=X属于Ci类 根据贝叶斯公式 把X表示为(x1,x2,....xn) x1,x2,....xn表示X在各个特征上的值. 假设有c1,c2,c3...cm个类别. 那么这个对X的分类问题就可以转化为找出使P(ci|X)最大的类别ci作为分类结果 由于我们只需要找出P(ci|X)的相对最大值,那么即找出P(X|ci)P(ci)的最大值即可 N为整个训练集的个数 P(ci)=count(ci)/N 假设X的各个属性是相互独立的:…