感知器(PLA——Perceptron Learning Algorithm),也叫感知机,处理的是机器学习中的分类问题,通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测,因此属于判别模型.感知器于1957年提出,是神经网络的基础. 模型 以最简单的二分类为例,假设医院需要根据肿瘤患者的病患特征(x1肿瘤大小,x2肿瘤颜色),判断肿瘤是良性(+1)还是恶性(-1),那么所有数据集都可以在一个二维空间表示:如果能找到一条直线将所有1和-1分开,这个数据集就是线性可分的,否则就是线性不可分.将两个特征向量分…

转载请注明:http://blog.csdn.net/xinzhangyanxiang/article/details/9113681 最近在看Ng的机器学习公开课,Ng的讲法循循善诱,感觉提高了不少.该系列视频共20个,每看完一个视频,我都要记录一些笔记,包括公式的推导,讲解时候的例子等.按照Ng的说法,公式要自己推理一遍才能理解的通透,我觉得自己能够总结出来,发到博客上,也能达到这个效果,希望有兴趣的同学要循序渐进,理解完一个算法再开始学另外一个算法,每个算法总结一遍,虽然看起来很慢,但却真…

多层感知器分类器(MLPC)是基于前馈人工神经网络(ANN)的分类器. MLPC由多个节点层组成. 每个层完全连接到网络中的下一层. 输入层中的节点表示输入数据. 所有其他节点,通过输入与节点的权重w和偏置b的线性组合,并应用激活函数,将输入映射到输出. 对于具有K + 1层的MLPC,这可以以矩阵形式写成如下: 中间层中的节点使用sigmoid(logistic)函数: 输出层中的节点使用softmax函数: 输出层中的节点数量N对应于类的数量. MLPC采用反向传播学习模型(BP算法). 我…

感知器是由美国计算机科学家罗森布拉特(F.Roseblatt)于1957年提出的.感知器可谓是最早的人工神经网络.单层感知器是一个具有一层神经元.采用阈值激活函数的前向网络.通过对网络权值的训练,可以使感知器对一组输人矢量的响应达到元素为0或1的目标输出,从而实现对输人矢量分类的目的. 下图是一个感知器: 可以看到,一个感知器有如下组成部分: 01 输入权值: 其中,每一个输入分量Xj(j＝1,2…,r)通过一个权值分量wj,进行加权求和,并作为阈值函数的输人.偏差 b 的加入(对应上图中的 w…

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…

这篇文章将介绍感知器.逻辑回归的求解和SVM的部分求解,包含部分的证明.本文章涉及的一些基础知识,已经在<梯度下降.牛顿法和拉格朗日对偶性>中指出,而这里要解决的问题,来自<从感知器到SVM> .<从线性回归到逻辑回归>两篇文章. 感知器: 前面的文章已经讲到,感知器的目标函数如下: $min \ L(w,b)$ 其中,$L(w,b)=-\sum_{i=1}^{n}[y_i*(w*x_i+b)]$ 对于上面这种无约束的最优化问题,一般采用的是梯度下降的办法,但是,考虑到…

这篇文章主要是分析感知器和SVM处理分类问题的原理,不涉及求解 感知器: 感知器要解决的是这样的一个二分类问题:给定了一个线性可分的数据集,我们需要找到一个超平面,将该数据集分开.这个超平面的描述如下: $w*x+b=0$ 而感知器的决策函数是: $f(x)=sign(w*x+b)$ 其中     $z=w*x+b$ 是数据集的一个线性回归. 而 $sign$则是一个简单的符号函数. 所以,我们可以这样理解.感知器是在线性回归的基础上,加了一个阈值,将: $w * x_i + b\geq 0$…

(一)局部加权回归 通常情况下的线性拟合不能很好地预测所有的值,因为它容易导致欠拟合(under fitting).如下图的左图.而多项式拟合能拟合所有数据,但是在预测新样本的时候又会变得很糟糕,因为它导致数据的 过拟合(overfitting),不符合数据真实的模型.如下图的右图. 下面来讲一种非参数学习方法——局部加权回归(LWR).为什么局部加权回归叫做非参数学习方法呢?首先,参数学习方法是这样一种方法:在训练完成所有数据后得到一系列训练参数,然后根据训练参数来预测新样本的值,这时不再依赖…

课程大纲 欠拟合的概念(非正式):数据中某些非常明显的模式没有成功的被拟合出来.如图所示,更适合这组数据的应该是而不是一条直线. 过拟合的概念(非正式):算法拟合出的结果仅仅反映了所给的特定数据的特质. 非参数学习方法 线性回归是参数学习方法,有固定数目的参数以用来进行数据拟合的学习型算法算法称为参数学习方法.对于非参数学习方法来讲,其参数的数量随着训练样本的数目m线性增长:换句话来说,就是算法所需要的东西会随着训练集合线性增长.局部加权回归算法是非参数学习方法的一个典型代表. 局部加权回归算法…

学习using weka in your javacode 主要学习两个部分的代码:1.过滤数据集 2 使用J48决策树进行分类.下面的例子没有对数据集进行分割,完全使用训练集作为测试集,所以不符合数据挖掘的常识,但是下面这段代码的作用只是为了学习using weka in java 学习部分来自:http://weka.wikispaces.com/Use+WEKA+in+your+Java+code part1 Filter A filter has two different proper…