感知器基础原理及python实现

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感知器基础原理及python实现

简单版本,按照李航的<统计学习方法>的思路编写数据采用了著名的sklearn自带的iries数据,最优化求解采用了SGD算法. 预处理增加了标准化操作. ''' perceptron classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import numpy import logging import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.datasets import loa…

机器学习之感知器算法原理和Python实现

(1)感知器模型感知器模型包含多个输入节点:X0-Xn,权重矩阵W0-Wn(其中X0和W0代表的偏置因子,一般X0=1,图中X0处应该是Xn)一个输出节点O,激活函数是sign函数. (2)感知器学习规则输入训练样本X和初始权重向量W,将其进行向量的点乘,然后将点乘求和的结果作用于激活函数sign(),得到预测输出O,根据预测输出值和目标值之间的差距error,来调整初始化权重向量W.如此反复,直到W调整到合适的结果为止. (3)算法的原始形式 (4)Python代码实现 import nu…

机器学习：Python实现单层Rosenblatt感知器

如果对Rosenblatt感知器不了解,可以先查看下相关定义,然后对照下面的代码来理解. 代码中详细解释了各步骤的含义,有些涉及到了数学公式的解释. 这篇文章是以理解Rosenblatt感知器的原理为主,所以只实现了单层感知器,比较复杂的多层的感知器会在后面写到. 下面是详细代码及说明: ''' 算法:Rosenblatt感知器=====>单层感知器特性:提供快速的计算,能够实现逻辑计算中的NOT.OR.AND等简单计算本质:在坐标轴轴里面存在一条直线(面)可以把数据分成两类 ''' ''…

RBF神经网络学习算法及与多层感知器的比较

对于RBF神经网络的原理已经在我的博文<机器学习之径向基神经网络(RBF NN)>中介绍过,这里不再重复.今天要介绍的是常用的RBF神经网络学习算法及RBF神经网络与多层感知器网络的对比. 一.RBF神经网络学习算法广义的RBF神经网络结构如下图所示: N-M-L结构对应着N维输入,M个数据中心点centers,L个输出. RBF 网络常用学习算法 RBF 网络的设计包括结构设计和参数设计.结构设计主要解决如何确定网络隐节点数的问题.参数设计一般需考虑包括3种参数:各基函数的数据中心和扩展常…

感知器做二分类的原理及python实现

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…

python之感知器-从零开始学深度学习

感知器-从零开始学深度学习未来将是人工智能和大数据的时代,是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代,深度学习将是新时代的一大利器,在此我将从零开始记录深度学习的学习历程. 我希望在学习过程中做到以下几点: 了解各种神经网络设计原理. 掌握各种深度学习算法的python编程实现. 运用深度学习解决实际问题. 让我们开始踏上深度度学习的征程. 一.感知器原型想要了解“神经网络”,我们需要了解一种叫做“感知器”的⼈⼯神经元.感知器在 20 世纪五.六⼗年代由科学家 Frank Rosenbla…

【转】【python】装饰器的原理

写在前面: 在开发OpenStack过程中,经常可以看到代码中的各种注解,自己也去查阅了资料,了解了这是python中的装饰器,因为弱类型的语言可以将函数当成返回值返回,这就是装饰器的原理. 虽然说知道装饰器的使用方法以及原理,但是一直不明白为什么要通过在内部函数返回一个函数名这样的写法,在微信上看到下面这篇文章,豁然开朗.因为觉得写的非常好,所以我也没必要再来写一遍了,直接转载,供以后的开发中参考. -----------------------------------------------…