简单感知机是一个单层神经网络.它使用阈值激活函数,正如 Marvin Minsky 在论文中所证明的,它只能解决线性可分的问题.虽然这限制了单层感知机只能应用于线性可分问题,但它具有学习能力已经很好了. 当感知机使用阈值激活函数时,不能使用 TensorFlow 优化器来更新权重.我们将不得不使用权重更新规则:   η 是学习率.为了简化编程,当输入固定为 +1 时,偏置可以作为一个额外的权重.那么,上面的公式可以用来同时更新权重和偏置. 下面讨论如何实现单层感知机: 导入所需的模块:   定义

读取原始数据 import pandas as pd import numpy as np in_data = pd.read_table('./origin-data/perceptron_15.dat', sep='\s+', header=None) X_train = np.array(in_data.loc[:,[0,1,2,3]]) y_train = np.array(in_data[4]) 训练感知机模型 class MyPerceptron: def __init__(self

前言 之前写了四篇HTML和CSS的知识点,也相当于是一个知识点汇总.有需要的可以收藏,平时开发过程中应该会遇到这些点,到时候再查看这些博客可能更容易理解.从这篇开始更多的介绍开发过程经常让人头痛的前端问题,以及如何编写性能比较高的前端代码.本人也是刚入门前端的小菜,希望各位前端大牛多多纠正内容中写的不对的地方,让我提升的更快.最近看到博客园中好多前端大牛,都是在各大bat公司工作,这也是我做开发的梦想... 导航 1.基础篇 这些HTML.CSS知识点,面试和平时开发都需要 No1-No4(知

参考博客 Liam Q博客 和李航的<统计学习方法> 感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从感知机学习的模型.策略和算法三个方面来介绍. 1. 感知机模型 感知机模型如下: f(x)= sign(w*x+b) 其中,x为输入向量,sign为符号函数,括号里面大于等于0,则其值为1,括号里面小于0,则其值为-1.w为权值向量,b为偏置.

感知机是二类分类的线性分类模型,所谓二分类指的是输出的类别只有-1或1两种,所谓线性指的是输入的特征向量集合在特征空间中被超平面划分为相互分离的正负两类.感知机学习的目的正是为了求出将训练数据进行线性划分的分离超平面. 1.感知机模型: 定义:x是n维特征向量,y是判断的二元类别-1或1,判别函数f(x)=sign(wx+b),其中w和b是参数,w称为权重向量,b称为偏置,sign为符号函数. 说明:感知机模型的假设空间为定义在特征空间中的所有线性分类模型或线性分类器,即函数集合{f|f(x)=

深入理解JavaScript系列(1):编写高质量JavaScript代码的基本要点 2011-12-28 23:00 by 汤姆大叔, 139489 阅读, 119 评论, 收藏, 编辑 才华横溢的Stoyan Stefanov,在他写的由O'Reilly初版的新书<JavaScript Patterns>(JavaScript模式)中,我想要是为我们的读者贡献其摘要,那会是件很美妙的事情.具体一点就是编写高质量JavaScript的一些要素,例如避免全局变量,使用单变量声明,在循环中预缓存

edmx代码分析 本文分析Entity Framework从数据库自动生成的模型文件代码(扩展名为edmx). 1. 概述 本文使用的数据库结构尽量简单,只有2个表,一个用户表和一个分公司表(相当于部门表),一个用户必须属于一个分公司,因此用户表有一外键关联到分公司表.数据(实体)模型如图1. 图1  数据模型 2. 整体结构 以文本方式打开.edmx文件,可以看到这是一个xml文件,根结点下包括2部分内容,如图2所示. 图2  整个文档由2大部分组成 图2中,第一部分为<edmx:Runtim

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编写高效的Android代码 毫无疑问,基于Android平台的设备一定是嵌入式设备.现代的手持设备不仅仅是一部电话那么简单,它还是一个小型的手持电脑,但是,即使是最快的最高端的手持设备也远远比不上一个中等性能的桌面机. 这就是为什么在编写Android程序时要时刻考虑执行的效率,这些系统不是想象中的那么快,并且你还要考虑它电池的续航能力.这就意味着没有多少剩余空间给你去浪费了,因此,在你写Android程序的时候,要尽可能的使你的代码优化而提高效率. 本页介绍了几种可以让开发者的Android

http://www.css88.com/jqapi-1.9/ 编写高效的jQuery代码 最近写了很多的js,虽然效果都实现了,但是总感觉自己写的js在性能上还能有很大的提升.本文我计划总结一些网上找的和我本人的一些建议,来提升你的jQuery和javascript代码.好的代码会带来速度的提升.快速渲染和响应意味着更好的用户体验.谨以此文来提醒自己. 首先,跟大家推荐一下jQuery API 文档 http://www.css88.com/jqapi-1.9/ ,她会告诉你使用jQuery时

winsock编程IOCP模型实现代码 话不多说,上代码.借鉴<windows核心编程>部分源码和CSDN小猪部分代码. stdafx.h依赖头文件: #include <iostream> #include <WinSock2.h> #include <MSWSock.h> #include <vector> #include "Singleton.h" #include "IOCPWrapper.h"

原文:深入理解JavaScript系列(1):编写高质量JavaScript代码的基本要点 1.最小全局变量(Minimizing Globals)的重要性 JavaScript通过函数管理作用域.在函数内部声明的变量只在这个函数内部,函数外面不可用.另一方面,全局变量就是在任何函数外面声明的或是未声明直接简单使用的. 原因: 在同一个全局命名空间,如果程序的两个不同部分定义了同名,但不同作用的全局变量的时候,容易发生命名冲突.所以要尽可能少的使用全局变量. 2.单var形式(Single va

昨天晚上闲来无事,看室友在电脑上挂机玩游戏,用的一个辅助脚本,以为是lua写的脚本在跑,实际调查发现是按键精灵的脚本. 于是在网上找相关Lua开发游戏脚本的案例,看到一个人的博客,内容很不错,学到了很多很多,特别是性能方面的,一直没有对Lua的数据结构了解. Lua最大的特点之一就是性能,当然,如果在编码方面写的好会提升更大的性能问题. 一下是作者中的文章内容,拿来也给大家学习和参考: 前言 Lua是一门以其性能著称的脚本语言,被广泛应用在很多方面,尤其是游戏.像<魔兽世界>的插件,手机游戏&

生成多维高斯分布随机样本 生成多维高斯分布所需要的均值向量和方差矩阵 这里使用numpy中的多变量正太分布随机样本生成函数,按照要求设置均值向量和协方差矩阵.以下设置两个辅助函数,用于指定随机变量维度,生成相应的均值向量和协方差矩阵. import numpy as np from numpy.random import multivariate_normal from math import sqrt 均值向量生成函数 输入: n:指定随机样本的维度 输出: m1,m2:正类样本和负类样本的均

编写高性能的Lua代码 Posted on2014/04/18· 10 Comments 前言 Lua是一门以其性能著称的脚本语言,被广泛应用在很多方面,尤其是游戏.像<魔兽世界>的插件,手机游戏<大掌门><神曲><迷失之地>等都是用Lua来写的逻辑. 所以大部分时候我们不需要去考虑性能问题.Knuth有句名言:"过早优化是万恶之源".其意思就是过早优化是不必要的,会浪费大量时间,而且容易导致代码混乱. 所以一个好的程序员在考虑优化性能前