线性模型（1）：Perceptron Learning Algorithm (PLA)

【线性模型（1）：Perceptron Learning Algorithm (PLA)】的更多相关文章

Perceptron Learning Algorithm (PLA)

Perceptron - 感知机,是一种二元线性分类器,它通过对特征向量的加权求和,并把这个”和”与事先设定的门槛值(threshold)做比较,高于门槛值的输出1,低于门槛值的输出-1.其中sign 是取符号函数,括号中所包含的内容大于0时,取+1:小于0时,取-1. 对h(x)做一些数学上的简化.变成向量表示: 感知机(perceptron)是一个线性分类器(linear classifiers).sign(WTX)其实就相当于WTX=0,都表示一个超平面. PLA算法只有在满足训练样本是线…

线性模型（1）：Perceptron Learning Algorithm (PLA)

此笔记源于台湾大学林轩田老师<机器学习基石><机器学习技法> (一) PLA算法是基本的binary Classification算法. 一个基本的问题是,对于银行,假设我知道用户的年龄.性别.工作.工资,那么应不应该发信用卡给他? 那么它在二维空间里就是一条分割平面的直线. 如何从拥有无限多h的H中选择g? 上述算法的一种实现是: 从上述算法中可以知道:(以二维空间为例)如果没有一条直线能够完全的分开数据点,即:输入数据不是线性可分的,那么上述算法永远不会停止.一种解决方法是:…

【Perceptron Learning Algorithm】林轩田机器学习基石

直接跳过第一讲.从第二讲Perceptron开始,记录这一讲中几个印象深的点: 1. 之前自己的直觉一直对这种图理解的不好,老按照x.y去理解. a) 这种图的每个坐标代表的是features:features的值是有物理意义的. b) 而圈圈和叉叉是为了标注不同的样本(正样本负样本),即label:为了后续的很多简便表示,这里正样本取+1,负样本取-1 2. Perceptron Learning策略的几何意义:表示临界线(面)的法向量旋转方向由于label设为了+1和-1,可以直接用w+…

Perceptron Learning Algorithm(python实现)

一.概论对于给定的n维(两种类型)数据(训练集),找出一个n-1维的面,能够"尽可能"地按照数据类型分开.通过这个面,我们可以通过这个面对测试数据进行预测. 例如对于二维数据,要找一条直线,把这些数据按照不同类型分开.我们要通过PLA算法,找到这条直线,然后通过判断预测数据与这条直线的位置关系,划分测试数据类型.如下图: 二.PLA的原理先初始化一条直线,然后通过多次迭代,修改这条直线,通过多次迭代,这条直线会收敛于接近最佳分类直线. 修改直线的标准是,任意找出一个点(训练数据中的…

感知机：Perceptron Learning Algorithm

感知机是支持向量机SVM和神经网络的基础 f = sign(wx+b) 这样看起来好像是LR是差不多的,LR是用的sigmoid函数,PLA是用的sign符号函数,两者都是线性分类器,主要的差别在于策略不同,即损失函数不同. LR是用的均方误差,PLA是用的误分类点到分离超平面的总距离. 感知机模型: f = sign(wx+b) 几何解释: wx+b = 0是一个超平面s,w是s的法向量,b是超平面的截距. 理想情况下,s把正负类分开. 感知机学习策略: 损失函数的选取是:误分类点到超平面s的…

Deep Learning 17：DBN的学习_读论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的总结

1.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的“explaining away”现象的解释: 见:Explaining Away的简单理解 2.论文“A fast learning algorithm for deep belief nets”的整个过程及其“Complementary priors”的解释: 见:paper:A fast learning algorithm for deep belief nets和 [2014041…

论文笔记(2)：A fast learning algorithm for deep belief nets.

论文笔记(2):A fast learning algorithm for deep belief nets. 这几天继续学习一篇论文,Hinton的A Fast Learning Algorithm for Deep Belief Nets.这篇论文一开始读起来是相当费劲的,学习了好几天才了解了相关的背景,慢慢的思路也开始清晰起来.DBN算法就是Wake-Sleep算法+RBM,但是论文对Wake-Sleep算法解释特别少.可能还要学习Wake-Sleep和RBM相关的的知识才能慢慢理解,今天…