perceptron算法的margin是什么

2024-09-02

<老古董>线性支持向量机中的硬间隔(hard margin)和软间隔(soft margin)是什么

_________________________________________________________________________________________________ The support-vector mechine is a new learning machine for two-group classification problems. The machine conceptually implements the following idea: inpu

【转】Artificial Neurons and Single-Layer Neural Networks

原文:written by Sebastian Raschka on March 14, 2015 中文版译文:伯乐在线 - atmanic 翻译,toolate 校稿 This article offers a brief glimpse of the history and basic concepts of machine learning. We will take a look at the first algorithmically described neural network

A Tutorial on Energy-Based Learning

目录概主要内容损失函数 Energy Loss Generalized Perceptron Loss Generalized Margin Loss Hinge Loss Log Loss LVQ2 Loss MCE Loss Square-Square Loss Square-Exponential Negative Log-Likelihood Loss Empirical Error Loss 好的损失应该满足的一些条件条件1 条件2 条件3 LeCun Y., Chopra S

金融量化分析【day112】：因子选股

一.因子选股基础二.因子选股策略实现代码 # 导入函数库 import jqdata import psutil #初始化函数,设定基准等等 def initialize(context): set_benchmark('000300.XSHG') set_option('use_real_price',True) set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commis

机器学习算法--Perceptron(感知机)算法

感知机: 假设输入空间是$\chi\subseteq R^n$,输出空间是$\gamma =\left( +1,-1\right)$.输入$\chi\in X$表示实例的特征向量,对应于输入空间的点:输出$y\in \gamma$表示实例的类别.由输入空间到输出空间的如下函数: \[ f\left( x\right) =sign\left( wx+b\right) \] 称为感知机.其中,w和b为感知机模型的参数,sign是符号函数,即: \[ sign\left( x\righ

机器学习---三种线性算法的比较（线性回归，感知机，逻辑回归）（Machine Learning Linear Regression Perceptron Logistic Regression Comparison）

最小二乘线性回归,感知机,逻辑回归的比较: 最小二乘线性回归 Least Squares Linear Regression 感知机 Perceptron 二分类逻辑回归 Binary Logistic Regression 多分类逻辑回归 Multinomial Logistic Regression 特征x x=([x1,x2,...,xn,1])T 权重w w=([w1,w2,...,wn,b])T 目标y 实数(负无穷大到正无穷大) 两个类别 1,-1 两个类别 0,1 多个类别 c

【分类算法】感知机（Perceptron）

0 - 算法描述感知机算法是一类二分类算法,其问题描述为,给定一个训练数据集 $$T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),\cdots,(x_N,y_N)\},$$ 其中$x_i\in \mathbb{R}^n,y_i\in\{-1,1\},i=1,2,\cdots,N$,求参数$w,b$,使得以下损失函数极小化问题的解 $$\min_{w,b}L(w,b)=\min -\sum_{x_i\in M}y_i(w\cdot x_i+b),$$ 其中$M$为误分类点的集合. 下一节给出损失

Perceptron Algorithm 感知器算法及其实现

Rosenblatt于1958年发布的感知器算法,算是机器学习鼻祖级别的算法.其算法着眼于最简单的情况,即使用单个神经元.单层网络进行监督学习(目标结果已知),并且输入数据线性可分.我们可以用该算法来解决and 和 or的问题. 在讨论神经元的数学模型时,我们将单个神经元抽象为下图的信号流图形式.输入向量为x,权重向量为w,w0一路为bias,这里不再赘述. 而本文算讲的算法,其解决的实际问题是,在知道输入向量x,和输出向量y的情况下,求解感知器的权重向量w以及bias.在几何上,我们可

matlab 实现感知机线性二分类算法（Perceptron）

感知机是简单的线性分类模型 ,是二分类模型.其间用到随机梯度下降方法进行权值更新.参考他人代码,用matlab实现总结下. 权值求解过程通过Perceptron.m函数完成 function W = Perceptron(X,y,learnRate,maxStep) % Perceptron.m % Perception Learning Algorithm(感知机) % X一行为一个样本,y的取值{-1,+1} % learnRate:学习率 % maxStep:最大迭代次数 [n,m] =

机器学习 —— 基础整理（六）线性判别函数：感知器、松弛算法、Ho-Kashyap算法

这篇总结继续复习分类问题.本文简单整理了以下内容: (一)线性判别函数与广义线性判别函数 (二)感知器 (三)松弛算法 (四)Ho-Kashyap算法闲话:本篇是本系列［机器学习基础整理］在timeline上最新的,但实际上还有(七).(八)都发布的比这个早,因为这个系列的博客是之前早就写好的,不过会抽空在后台修改,感觉自己看不出错误(当然因为水平有限肯定还是会有些错误)了之后再发出来.后面还有SVM.聚类.tree-based和boosting,但现在的情况是前八篇结束后,本系列无限期停更-

算法与数据结构(十三) 冒泡排序、插入排序、希尔排序、选择排序（Swift3.0版）

本篇博客中的代码实现依然采用Swift3.0来实现.在前几篇博客连续的介绍了关于查找的相关内容, 大约包括线性数据结构的顺序查找.折半查找.插值查找.Fibonacci查找,还包括数结构的二叉排序树以及平衡二叉树的构建与查找,然后还聊了哈希表的构建与查找.接下来的几篇博客中我们就集中的聊一下常见的集中排序方式,并并给出相应的时间复杂度.本篇博客我们将会详细的介绍冒泡排序.插入排序.希尔排序以及选择排序,下篇博客将继续介绍堆排序.归并排序以及快速排序的相关内容.当然上述内容的代码实现我们依然采用S

算法与数据结构(十一) 平衡二叉树（AVL树）

今天的博客是在上一篇博客的基础上进行的延伸.上一篇博客我们主要聊了二叉排序树,详情请戳<二叉排序树的查找.插入与删除>.本篇博客我们就在二叉排序树的基础上来聊聊平衡二叉树,也叫AVL树,AVL是发明平衡二叉树的两个科学家的名字的缩写,在此就不做深究了.其实平衡二叉树就是二叉排序树的一种,比二叉排序树多了一个平衡的条件.在一个平衡二叉树中,一个结点的左右子树的深度差不超过1. 本篇博客我们就依照平衡二叉树的特点,在创建二叉排序树的同时要保证结点的左右子树的深度差不超过1的规则.当我们往二叉排序树

【十大经典数据挖掘算法】SVM

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART SVM(Support Vector Machines)是分类算法中应用广泛.效果不错的一类.<统计学习方法>对SVM的数学原理做了详细推导与论述,本文仅做整理.由简至繁SVM可分类为三类:线性可分(linear SVM in linearly separable case)的线性SVM.线性不可分的线性SVM.非线性(nonlin

js基础(改变透明度实现轮播图的算法)

前面有分享过改变层级的轮播图算法,今天继续利用透明度来实现无位移的轮播图算法. 实现逻辑:将所有要轮播的图片全部定位到一起,即一层一层摞起来,并且利用层级的属性调整正确的图片顺序,将图片的透明度全部设置为0,然后在让初始的第一张图片的透明度为1即可,具体算法如下: <!DOCTYPE html><html> <head> <meta charset="utf-8"> <title>改变透明度算法(经典)</title&g

缓存淘汰算法--LRU算法

1. LRU1.1. 原理 LRU(Least recently used,最近最少使用)算法根据数据的历史访问记录来进行淘汰数据,其核心思想是"如果数据最近被访问过,那么将来被访问的几率也更高". 1.2. 实现最常见的实现是使用一个链表保存缓存数据,详细算法实现如下: 1. 新数据插入到链表头部: 2. 每当缓存命中(即缓存数据被访问),则将数据移到链表头部: 3. 当链表满的时候,将链表尾部的数据丢弃. 1.3. 分析 [命中率] 当存在热点数据时,LRU的效率很好,但偶发性的

感知机(perceptron)概念与实现

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

iOS应用九宫格算法

1.框框横向间隔为:( "界面的总宽度"-"界面每行的控件的宽度" * "每行要现实的列数(这里是3)") / ("列数 + 1")2.框框纵向间隔可以自定义写死3.每个框框横向摆放的位置是:(框框宽度+间隔宽度)乘以(列号)4.每个框框纵向摆放的位置为:(框框高度+间隔宽度)乘以(行号) + 顶端间隔［这里是30］5.每个框框在第几行第几列的算法为: 行号为"框框的序号对列数取商", 列号为"

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法)

基于OpenSLL的RSA加密应用(非算法) iOS开发中的小伙伴应该是经常用der和p12进行加密解密,而且在通常加密不止一种加密算法,还可以加点儿盐吧~本文章主要阐述的是在iOS中基于openSLL的RSA加密.一共有两种方式,一种是基于p12加密解密的,还有一种是博客园官方提供的公钥字符串加密的,其实两种都差不多,只不过在iOS中支持crt格式的加密,其实也是一样的吧~下面就来看看两种加密的应用... 一.RSA加密工具类(der和p12)~ 二.OpenSSL 生成密钥示例~ 三.der

机器学习笔记—svm算法（上）

本文申明:本文原创,如转载请注明原文出处. 引言:上一篇我们讲到了logistic回归,今天我们来说一说与其很相似的svm算法,当然问题的讨论还是在线性可分的基础下讨论的. 很多人说svm是目前最好的分类器,那我们就来看看我们的svm好在哪里. 一:初识svm 问题:用一条直线把下图的圆球和五角星分离开来. 解答:有N种分法,如下图: 附加题:找出最佳分类? 解答:如图: Exe me?鬼知道哪一条是最佳?? 等等这个最佳分类是不是等价于,地主让管家给两个儿子分地,是不是只要让两家之间一样多就可

[Machine Learning] 机器学习常见算法分类汇总

声明:本篇博文根据http://www.ctocio.com/hotnews/15919.html整理,原作者张萌,尊重原创. 机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容.很多人在平时的工作中都或多或少会用到机器学习的算法.本文为您总结一下常见的机器学习算法,以供您在工作和学习中参考. 机器学习的算法很多.很多时候困惑人们都是,很多算法是一类算法,而有些算法又是从其他算法中延伸出来的.这里,我们从两个方面来给大家介绍,第一个方面是学习的方式,第二个方面是算法的分类. 博主在原创基础上加入了遗传

[Machine Learning] Learning to rank算法简介

声明:以下内容根据潘的博客和crackcell's dustbin进行整理,尊重原著,向两位作者致谢! 1 现有的排序模型排序(Ranking)一直是信息检索的核心研究问题,有大量的成熟的方法,主要可以分为以下两类:相关度排序模型和重要性排序模型. 1.1 相关度排序模型(Relevance Ranking Model) 相关度排序模型根据查询和文档之间的相似度来对文档进行排序.常用的模型包括:布尔模型(Boolean Model),向量空间模型(Vector Space Model),隐语义

perceptron算法 的margin是什么

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