import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import math def create_data(w1=3,w2=-7,b=4,seed=1,size=30): np.random.seed(seed) w = np.array([w1,w2]) x1 = np.arange(0,size) v = np.random.normal(loc=0,scale=5,size=size) x2 = v - (b+w[0]*x1)/(w[1]*…

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…

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier ## 加载数据集 np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 ir…

感知机(perceptron)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.感知机旨在求出该超平面,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(最优化).感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点,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实例进行预测的,因此属于判别模型.感知机由Rosenblatt于1957年提出的,是神经网络和支持向量机的基础. 行文脉…

[废话外传]:终于要讲神经网络了,这个让我踏进机器学习大门,让我读研,改变我人生命运的四个字!话说那么一天,我在乱点百度,看到了这样的内容: 看到这么高大上,这么牛逼的定义,怎么能不让我这个技术宅男心向往之?现在入坑之后就是下面的表情: 好了好了,玩笑就开到这里,其实我是真的很喜欢这门学科,要不喜欢,老子早考公务员,找事业单位去了,还在这里陪你们牛逼打诨?写博客,吹逼? 1神经网络历史(本章来自维基百科,看过的自行跳过) 沃伦·麦卡洛克)[基于数学和一种称为阈值逻辑的算法创造了一种神经网络的计算…

1 感知机 1.1 感知机定义 感知机是一个二分类的线性分类模型,其生成一个分离超平面将实例的特征向量,输出为+1,-1.导入基于误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数极小化,从而求得此超平面,该算法有原始形式和对偶形式. 定义:假设输入空间是\(\chi \subseteq \mathbb{R}^n\),输出空间是{+1,-1},输入\(x \in \chi \)表示实例的特征向量,对应于输入空间的点:输出\(y \in Y\)表示实例的类别.则由输入空间到输出空间的如下函数f(x) =…

感知机(perceptron) 模型: 简答的说由输入空间(特征空间)到输出空间的如下函数: \[f(x)=sign(w\cdot x+b)\] 称为感知机,其中,\(w\)和\(b\)表示的是感知机模型参数,\(w \in R^n\)叫做权值,\(b \in R\)叫做偏置(bias) 感知机是一种线性分类模型属于判别模型. 感知机的几何解释:线性方程:\[w \cdot x + b = 0\]对应于特征空间\(R^n\)中的一个超平面S,这个超平面将特征空间分为两个部分,位于两部分的点(特征…

首先用Python实现简单地神经网络算法: import numpy as np # 定义tanh函数 def tanh(x): return np.tanh(x) # tanh函数的导数 def tan_deriv(x): return 1.0 - np.tanh(x) * np.tan(x) # sigmoid函数 def logistic(x): return 1 / (1 + np.exp(-x)) # sigmoid函数的导数 def logistic_derivative(x): r…

概述 本文demo非常适合入门AI与深度学习的同学,从最基础的知识讲起,只要有一点点的高等数学.统计学.矩阵的相关知识,相信大家完全可以看明白.程序的编写不借助任何第三方的深度学习库,从最底层写起. 第一,本文介绍了什么是神经网络,神经网络的特点,神经网络中的BP算法,神经网络的训练方法,神经网络的激活函数,损失函数.权值初始化方法.权值的正则化机制等一系列知识. 第二,在此基础上,使用最基础的python语法来实现一个神经网络框架,利用此神经网络框架,可以搭建自己的深度神经网络,同时大家也可以…

BP神经网络是深度学习的重要基础,它是深度学习的重要前行算法之一,因此理解BP神经网络原理以及实现技巧非常有必要.接下来,我们对原理和实现展开讨论. 1.原理  有空再慢慢补上,请先参考老外一篇不错的文章:A Step by Step Backpropagation Example 激活函数参考:深度学习常用激活函数之— Sigmoid & ReLU & Softmax 浅显易懂的初始化:CS231n课程笔记翻译:神经网络笔记 2 有效的Trick:神经网络训练中的Tricks之高效BP(…