matlab实现感知机算法--统计学习小灶

【matlab实现感知机算法--统计学习小灶】的更多相关文章

matlab实现感知机算法--统计学习小灶

clear all; clc; %% %算法 %输入:训练数据集T = {(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)};学习率η %输出:w,b;感知机模型f(x) = sign(w*x+b) %()选取初值w0,b0 %()在训练集中选取数据(xi,yi) %()如果yi(w*xi+b)<= % w = w+η*yi*xi % b = b+ηyi %()转至(),直至训练集中没有误分类点 %% %初始化 X = [ ; ; -];%训练集 [sn,fn] = size(X); y…

关于统计变换（CT/MCT/RMCT）算法的学习和实现

原文地址http://blog.sina.com.cn/s/blog_684c8d630100turx.html 刚开会每周的例会,最讨厌开会了,不过为了能顺利毕业,只能忍了.闲话不多说了,下面把上周学习的一个简单的算法总结一下,以备后面写毕业论文的时候可以参考一下. 一.Census Transform(CT)算法的学习 Census Transform 算法是Ramin Zabih 和 John Woodfill 于1994年在他们的论文<Non-parametric LocalTr…

【StatLearn】统计学习中knn算法实验（2）

接着统计学习中knn算法实验(1)的内容 Problem: Explore the data before classification using summary statistics or visualization Pre-process the data (such as denoising, normalization, feature selection, …) Try other distance metrics or distance-based voting Try other…

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…

机器学习笔记（一）· 感知机算法 · 原理篇

这篇学习笔记强调几何直觉,同时也注重感知机算法内部的动机.限于篇幅,这里仅仅讨论了感知机的一般情形.损失函数的引入.工作原理.关于感知机的对偶形式和核感知机,会专门写另外一篇文章.关于感知机的实现代码,亦不会在这里出现,会有一篇专门的文章介绍如何编写代码实现感知机,那里会有几个使用感知机做分类的小案例. 感知机算法是经典的神经网络模型,虽然只有一层神经网络,但前向传播的思想已经具备.究其本质,感知机指这样一个映射函数:\(sign(w_ix_i + b)\),将数据带进去计算可以得到输出值,通过…

感知机算法及BP神经网络

简介:感知机在1957年就已经提出,可以说是最为古老的分类方法之一了.是很多算法的鼻祖,比如说BP神经网络.虽然在今天看来它的分类模型在很多数时候泛化能力不强,但是它的原理却值得好好研究.先学好感知机算法,对以后学习神经网络,深度学习等会有很大的帮助. 一,感知机模型 (1).超平面的定义令w1,w2,...wn,v都是实数(R) ,其中至少有一个wi不为零,由所有满足线性方程w1*x1+w2*x2+...+wn*xn=v 的点X=[x1,x2,...xn]组成的集合,称为空间R的超平面. 从…

[译]针对科学数据处理的统计学习教程（scikit-learn教程2）

翻译:Tacey Wong 统计学习: 随着科学实验数据的迅速增长,机器学习成了一种越来越重要的技术.问题从构建一个预测函数将不同的观察数据联系起来,到将观测数据分类,或者从未标记数据中学习到一些结构. 本教程将探索机器学习中统计推理的统计学习的使用:将手中的数据做出结论 Scikit-learn 是一个紧密结合Python科学计算库(Numpy.Scipy.matplotlib),集成经典机器学习算法的Python模块. 一.统计学习:scikit-learn中的设置与评估函数对象 (1)数据…