lms算法跟Rosenblatt感知器相比,主要区别就是权值修正方法不一样.lms采用的是批量修正算法,Rosenblatt感知器使用的 是单样本修正算法.两种算法都是单层感知器,也只适用于线性可分的情况. 详细代码及说明如下: ''' 算法:最小均方算法(lms) 均方误差:样本预测输出值与实际输出值之差平方的期望值,记为MES 设:observed 为样本真值,predicted为样本预测值,则计算公式: (转换为容易书写的方式,非数学标准写法,因为数学符号在这里不好写) MES=[(obs…

神经网络与机器学习 笔记-LMS(最小均方算法)和学习率退火 LMS算法和Rosenblatt感知器算法非常想,唯独就是去掉了神经元的压制函数,Rosenblatt用的Sgn压制函数,LMS不需要压制函数,两者一样是只有单个神经元. LMS算法信号流图 算法小结: 然后在说下退火: #pragma once #include "stdafx.h" #include <string> #include <iostream> using namespace std;…

LMS算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法,神经网络中对参数的学习使用的就是LMS的思想,在通信信号处理领域LMS也非常常见,比如自适应滤波器. 本文主要对LMS(Least Mean Square)算法进行简单的整理,包括内容: (1)理论上介绍基于LMS的梯度下降算法(包括BACH/STOCHASTIC),给出一个matlab的实现 (2)DSP上的实现,主要使用C语言 1. LMS算法理论 问题引出 因为本人感兴趣的领域为机器学习,因此这里先说明下学习的过程,给定这样一个问题:某…

2018.09.09 写的版本 ①残差平方和 ②平方损失函数: ③函数的极值点为偏导数为0的点:(将问题变成一个求极值的问题) ④求解得: matlab代码: ① y=ax+b+e方程 function [y] = form_y_ax_b(a,b,x) %FORM_Y_AX_B 此处显示有关此函数的摘要 % 此处显示详细说明 y=x.*a+b; end ② 专用型最小二求解函数 %% 单单针对 y=ax+b+e类型的最小二乘法 function [a,b] = func_lms1(x,y) %F…

机器学习K近邻算法的实现主要是参考<机器学习实战>这本书. 一.K近邻(KNN)算法 K最近邻(k-Nearest Neighbour,KNN)分类算法,理解的思路是:如果一个样本在特征空间中的K个最相似(即特征空间最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. 我们采用一个图来进行说明(如下): 图中的蓝色小正方形和红色的小正方形属于两类不同的样本数据,图正中间的绿色的圆代表的是待分类的数据.现在我们可以根据K最近邻算法来判断绿色的圆属于哪一类数据? 如果K=3,绿色圆点的…

py2.7 : <机器学习实战> k-近邻算法 11.19 更新完毕 原文链接 <机器学习实战>第二章k-近邻算法,自己实现时遇到的问题,以及解决方法.做个记录. 1.写一个kNN.py保存了之后,需要重新导入这个kNN模块.报错:no module named kNN. 解决方法:1.将.py文件放到 site_packages 目录下            2.在调用文件中添加sys.path.append("模块文件目录"):import sys sys.…

完整代码及其数据,请移步小编的GitHub 传送门:请点击我 如果点击有误:https://github.com/LeBron-Jian/MachineLearningNote 在数据挖掘方面,经常需要在做特征工程和模型训练之前对数据进行清洗,剔除无效数据和异常数据.异常检测也是数据挖掘的一个方向,用于反作弊,伪基站,金融欺诈等领域. 在之前已经学习了异常检测算法One Class SVM和 isolation  Forest算法,博文如下: Python机器学习笔记:异常点检测算法--One…

SMO算法是一一种启发式算法,它的基本思路是如果所有变量的解的条件都满足最优化问题的KKT条件,那么这个最优化问题的解就得到了.因为KKT条件是该优化问题的充分必要条件. 整个SMO算法包括两个部分: 1)求解两个便令的二次归化的解析方法 2)选择变量的启发式方法. SMO算法的特点是不断地讲原二次规划问题分解为只有两个变量的二次规划子问题.并对子问题进行解析求解,直到所有变量满足KKT条件为止.这样通过启发式的方法得到原二次规划问题的最优解.因为子问题有解析解,所以每次求解子问题的解的速度都很…

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

一.机器学习基本概念总结 分类(classification):目标标记为类别型的数据(离散型数据)回归(regression):目标标记为连续型数据 有监督学习(supervised learning):训练集有类别标记无监督学习(unsupervised learning):训练集无类别标记半监督学习(semi-supervised learning):有类别标记的训练集+无类别标记的训练集 机器学习步骤的框架: step1:把数据拆分为训练集和测试集 step2:用训练集和特征集的特征向量…