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,

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神

Atitit 贝叶斯算法的原理以及垃圾邮件分类的原理 1.1. 最开始的垃圾邮件判断方法,使用contain包含判断,只能一个关键词,而且100%概率判断1 1.2. 元件部件串联定律1 1.3. 垃圾邮件关键词串联定律 表格法可视化贝叶斯定律1 1.4. 十一.最终的计算公式2 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,2 1.1. 文氏图,可以很清楚地看到在事件B发生的情况下,事件A发生的概率就是P(A∩B)除以P(B). 1.2

原文链接地址:http://www.cppblog.com/Tim/archive/2012/07/04/181018.html 本文为线程本地存储TLS系列之分类和原理. 一.TLS简述和分类 我们知道在一个进程中,所有线程是共享同一个地址空间的.所以,如果一个变量是全局的或者是静态的,那么所有线程访问的是同一份,如果某一个线程对其进行了修改,也就会影响到其他所有的线程.不过我们可能并不希望这样,所以更多的推荐用基于堆栈的自动变量或函数参数来访问数据,因为基于堆栈的变量总是和特定的线程相联系的

本文为线程本地存储TLS系列之分类和原理. 一.TLS简述和分类 我们知道在一个进程中,所有线程是共享同一个地址空间的.所以,如果一个变量是全局的或者是静态的,那么所有线程访问的是同一份,如果某一个线程对其进行了修改,也就会影响到其他所有的线程.不过我们可能并不希望这样,所以更多的推荐用基于堆栈的自动变量或函数参数来访问数据,因为基于堆栈的变量总是和特定的线程相联系的. 不过如果某些时候(比如可能是特定设计的dll),我们就是需要依赖全局变量或者静态变量,那有没有办法保证在多线程程序中能访问而不

一.简介 KNN(k-nearst neighbors,KNN)作为机器学习算法中的一种非常基本的算法,也正是因为其原理简单,被广泛应用于电影/音乐推荐等方面,即有些时候我们很难去建立确切的模型来描述几种类别的具体表征特点,就可以利用天然的临近关系来进行分类: 二.原理 KNN算法主要用于分类任务中,用于基于新样本与已有样本的距离来为其赋以所属的类别,即使用一个新样本k个近邻的信息来对该无标记的样本进行分类,k是KNN中最基本的参数,表示任意数目的近邻,在k确定后,KNN算法还依赖于一个带标注的

前几天认把感知机这一章读完了,顺带做了点笔记 现在把笔记做第三次的整理 (不得不说博客园的LaTex公式和markdown排版真的不太舒服,该考虑在服务器上建一个博客了) 零.总结 适用于具有线性可分的数据集的二分类问题,可以说是很局限了 感知机本质上是一个分离超平面 在向量维数(特征数)过高时,选择对偶形式算法 在向量个数(样本数)过多时,应选择原始算法 批量梯度下降和随机梯度下降的区别和优势 参考链接:随机梯度下降(Stochastic gradient descent)和 批量梯度下降(B

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

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

前言 本文介绍机器学习分类算法中的K-近邻算法并给出伪代码与Python代码实现. 算法原理 首先获取训练集中与目标对象距离最近的k个对象,然后再获取这k个对象的分类标签,求出其中出现频数最大的标签. 而这个标签,就是分类的结果. 伪代码 对训练集做以下操作: 1. 计算训练集中各点与当前点之间的距离(本文采用最经典的欧式距离) 2. 按照距离递增次序对各点排序 3. 选取与当前点距离最小的k个点 4. 确定前k个点所在类别的出现频率 5. 返回前k个点出现频率最高的类别,即为分类结果. 特别说

前言 本文将介绍机器学习分类算法中的Logistic回归分类算法并给出伪代码,Python代码实现. (说明:从本文开始,将接触到最优化算法相关的学习.旨在将这些最优化的算法用于训练出一个非线性的函数,以用于分类.) 算法原理 首先要提到的概念是回归. 对于回归这个概念,在以后的文章会有系统而深入的学习.简单的说,回归就是用一条线对N多数据点进行一个拟合,这个拟合的过程就叫做回归. Logistic回归分类算法就是对数据集建立回归公式,以此进行分类. 而至于如何寻找最佳回归系数,或者说是分类器的

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

概述 在机器学习中,感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,属于监督学习算法.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

逻辑回归神经网络实现手写数字识别 如果更习惯看Jupyter的形式,请戳Gitthub_逻辑回归softmax神经网络实现手写数字识别.ipynb 1 - 导入模块 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt from PIL import Image from ld_mnist import load_digits %matplotlib inline 2 - 导入数据及数据预处理 mnist = load_digits() Extra

一:通用爬虫和聚焦爬虫 根据使用场景,网络爬虫可分为 通用爬虫 和 聚焦爬虫 两种. 通用爬虫 通用网络爬虫是捜索引擎抓取系统(Baidu.Google.Yahoo等)的重要组成部分.主要目的是将互联网上的网页下载到本地,形成一个互联网内容的镜像备份. 通用搜索引擎(Search Engine)工作原理 通用网络爬虫 从互联网中搜集网页,采集信息,这些网页信息用于为搜索引擎建立索引从而提供支持,它决定着整个引擎系统的内容是否丰富,信息是否即时,因 此其性能的优劣直接影响着搜索引擎的效果. 第一步

Tomcat的模块结构设计的相当好,而且其Web 容器的性能相当出色.JBoss直接就使用了Tomcat的web容器,WebLogic的早期版本也是使用了Tomcat的代码. Web容器的工作过程在下面的第二个参考文档中的文档已经说得相当清楚,我也就不再重复说了.如果不清楚调用过程,需要先看这个文档.这里分析一下Connector的处理过程. 1. 一个简单的Web Server示例 这个例子也是从网上找得,不知道原作者,也就不在参考资料中引用了. 这个启动服务的主程序. public clas

内部类是指在一个外部类的内部再定义一个类.内部类作为外部类的一个成员,并且依附于外部类而存在的. 内部类可为静态,可用protected和private修饰(而外部类只能使用public和缺省的包访问权限). 内部类主要有以下几类:成员内部类.局部内部类.静态内部类.匿名内部类 为什么需要内部类? 典型的情况是,内部类继承自某个类或实现某个接口,内部类的代码操作创建其的外围类的对象.所以你可以认为内部类提供了某种进入其外围类的窗口.使用内部类最吸引人的原因是: 每个内部类都能独立地继承自一个(接

一.简介 机器学习分为很多个领域,其中的连接主义指的就是以神经元(neuron)为基本结构的各式各样的神经网络,规范的定义是:由具有适应性的简单单元组成的广泛并行互连的网络,它的组织能够模拟生物神经系统对真实世界的刺激作出的交互反应.而我们在机器学习中广泛提及的神经网络学习就是机器学习与神经网络的交叉部分,本篇就将介绍基本的神经元模型.感知机模型的知识以及更进一步的多层感知机的具体应用(注意,本篇介绍的内容只是当下流行的深度学习的铺垫,因此只使用了无GPU加速的相应模块,关于深度学习的知识.当下

Atitti 文本分类  以及 垃圾邮件 判断原理 以及贝叶斯算法的应用解决方案 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器?1 1.2. 八.建立历史资料库2 1.3. 十.联合概率的计算3 1.4. 十一.最终的计算公式3 1.5. .这时我们还需要一个用于比较的门槛值.Paul Graham的门槛值是0.9,概率大于0.9,4 1.1. 七.什么是贝叶斯过滤器? 垃圾邮件是一种令人头痛的顽症,困扰着所有的互联网用户. 正确识别垃圾邮件的技术难度非常大.传统的垃圾邮件过滤方法,主要有"关键词法&quo

搬地方了,其他的部分看知乎:https://zhuanlan.zhihu.com/p/22114481 直到50年代,perceptron被Frank Rosenblatt搞了出来.perceptron的想法和pitts的路子就不大一样,perceptron关注MP神经元(MPN)本身的,而不是神经元在大脑中存在的复杂拓扑,所以其中除了MPN以外,没有其他的生物学含义. 按照Pitts的证明,一个开环的正向网络是可以满足所有的计算需求的.Rosenblatt沿着这条思路挖下去,发明了一套直接使用

深度|神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法 2016-01-23 机器之心 来自Andrey Kurenkov 作者:Andrey Kurenkov 机器之心编译出品 参与:chenxiaoqing.范娜Fiona.杨超.微胖.汪汪.赵巍 导读:这是<神经网络和深度学习简史>第一部分.这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来. 深度学习掀起海啸 如今,深度学习浪潮拍打计算机语言的海岸已有好几年,但是,