本文主要参考英文教材Python Machine Learning第二章.pdf文档下载链接: https://pan.baidu.com/s/1nuS07Qp 密码: gcb9. 本文主要内容包括利用Python实现一个感知机模型并利用这个感知机模型完成一个分类任务. Warren和McCullock于1943年首次提出MCP neuron神经元模型[1],之后,Frank Rosenblatt在MCP neuron model的基础之上提出了感知机Perceptron模型[2].具体细节请阅

参考李航<统计学习方法> 一开始的感知机章节,看着不太复杂就实现一下... """ 感知机学习算法的原始形式 例2.1 """ import numpy as np class Perceptron: def __init__(self,w,b,alpha): self.w = w self.b = b self.alpha = alpha def loss(self,x,y): return np.sum( y*(np.dot(x,

感知机问题学习算法引入:信用卡问题 根据已知数据(不同标准的人的信用评级)训练后得出一个能不能给新客户发放信用卡的评定结果 解决该问题的核心思想扔为之前所讲到的梯度下降算法,对于更多条件的类似问题,首先选取一个超平面w0,b0,然后用梯度下降算法不断极小化目标函数,使得此过程中随机一个有误分类点的梯度下降. 过程通过随机选取一个分类点,(xi,yi)依据该分类点对w b进行更新. 得出的这个函数f(x) = sign(w·x+b)就是感知机模型. 它的计目的就是找到一条直线,能够把正向数据与负向

Perception Learning Algorithm, PLA 1.感知机 感知机是一种线性分类模型,属于判别模型. 感知机模型给出了由输入空间到输出空间的映射: f(X) = sign(WTX + b) 简单来说,就是找到一个分类超平面 WTX + b =0,将数据集中的正例和反例完全分开. 2.感知机学习算法(PLA) 感知机学习算法是为了找到 W 和 b  以确定分类超平面.为了减少符号,令 W = [b, W1, W2, ..., Wn], X = [1, X1, X2, ...,

感知机学习算法Java实现. Perceptron类用于实现感知机, 其中的perceptronOriginal()方法用于实现感知机学习算法的原始形式: perceptronAnother()方法用于实现感知机学习算法的对偶形式(此处仍有bug). import java.util.Scanner; public class Perceptron { private static final int maxn = 1010; private static final int maxm = 10

import numpy as np from matplotlib import pyplot as plt from sklearn import neighbors, datasets from matplotlib.colors import ListedColormap from sklearn.neural_network import MLPClassifier ## 加载数据集 np.random.seed(0) # 使用 scikit-learn 自带的 iris 数据集 ir

可以画画啊!可以画画啊!可以画画啊! 对,有趣的事情需要讲三遍. 事情是这样的,通过python的深度学习算法包去训练计算机模仿世界名画的风格,然后应用到另一幅画中,不多说直接上图! 这个是世界名画"毕加索的自画像"(我也不懂什么是世界名画,但是我会google呀哈哈),以这张图片为模板,让计算机去学习这张图片的风格(至于怎么学习请参照这篇国外大牛的论文http://arxiv.org/abs/1508.06576)应用到自己的这张图片上. 结果就变成下面这个样子了 咦,吓死宝宝了,不

学习来源 北京大学-数据结构与算法Python版 目标 了解计算机科学.程序设计和问题解决的基本概念 计算机科学是对问题本身.问题的解决.以及问题求解过程中得出的解决方案的研究.面对一 个特定问题,计算机科学家的目标是得出一个算法(algorithm) ,写出一组解决该问题可能出现的任何情况的步步为营的指令.算法通过有限过程解决问题.算法是解决方案. 计算机科学可以被看作是对算法的研究. 可计算 抽象 理解什么是"抽象"以及抽象在问题解决过程中的作用 定义 抽象使我们能以一种区分所谓的

在计算机视觉和机器学习方向有一个特别好用但是比较低调的库,也就是dlib,与opencv相比其包含了很多最新的算法,尤其是深度学习方面的,因此很有必要学习一下.恰好最近换了一台笔记本,内含一块GTX1060的显卡,可以用来更快地跑深度学习算法.以前用公司HP的工作站配置过dlib,GPU是Quadro K420,用dlib自带的人脸识别算法(ResNet)测试过,相比较1060的速度确实要快上很多.dlib.cuda和cudnn的版本经常会更新,每次重新配置环境会遇到一些问题,在这里记下来吧.

精选 TOP45 值得学习的Python项目 [导读]热门资源博客 Mybridge AI 比较了 18000 个关于 Python 的项目,并从中精选出 45 个最具竞争力的项目.我们进行了翻译,在此一并送上.这份清单中包括了各不相同的 20 个主题,以及一些资深程序员分享使用 Python 的经验,值得收藏.Mybridge AI 的排名结合了内部机器评估的内容质量和各种人为因素,包括阅读次数和阅读时长等. 对于 Python 的初学者,我们推荐以下这些课程: REST API:使用 Pyt

 sklearn实战-乳腺癌细胞数据挖掘(博主亲自录制视频) https://study.163.com/course/introduction.htm?courseId=1005269003&utm_campaign=commission&utm_source=cp-400000000398149&utm_medium=share adaboost(adaptive boost) bootsting is a fairly simple variation on bagging

本文学习利用python学习边缘检测的滤波器,首先读入的图片代码如下: import cv2 from pylab import * saber = cv2.imread("construction.jpg") saber = cv2.cvtColor(saber,cv2.COLOR_BGR2RGB) plt.imshow(saber) plt.axis("off") plt.show() 图片如下: 边缘检测是图像处理和计算机视觉的基本问题,边缘检测的目的是标识数

一文读懂 深度强化学习算法 A3C (Actor-Critic Algorithm) 2017-12-25  16:29:19   对于 A3C 算法感觉自己总是一知半解,现将其梳理一下,记录在此,也给想学习的小伙伴一个参考. 想要认识清楚这个算法,需要对 DRL 的算法有比较深刻的了解,推荐大家先了解下 Deep Q-learning 和 Policy Gradient 算法. 我们知道,DRL 算法大致可以分为如下这几个类别:Value Based and Policy Based,其经典算

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压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 SP(subspace pursuit)算法是压缩感知中一种非常重要的贪婪算法,它有较快的计算速度和较好的重构概率,在实际中应用较多.本文给出了SP算法的python和matlab代码,以及完整的仿真过程. 参考文献:

压缩感知重构算法之OMP算法python实现 压缩感知重构算法之CoSaMP算法python实现 压缩感知重构算法之SP算法python实现 压缩感知重构算法之IHT算法python实现 压缩感知重构算法之OLS算法python实现 压缩感知重构算法之IRLS算法python实现 本文主要简单介绍了利用python代码实现压缩感知的过程. 压缩感知简介 [具体可以参考这篇文章] 假设一维信号x长度为N,稀疏度为K.Φ 为大小M×N矩阵(M<<N).y=Φ×x为长度M的一维测量值.压缩感知问题就

第一篇 基本概念 01 什么是数据结构 02 什么是算法 03 应用实例-最大子列和问题 第二篇 线性结构 01 线性表及其实现 02 堆栈 03 队列 04 应用实例-多项式加法运算 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-c语言实现 05 小白专场-多项式乘法与加法运算-python语言实现 第三篇 树(上) 01 树与树的表示 02 二叉树及存储结构 03 二叉树的遍历 04 小白专场-树的同构-c语言实现 04 小白专场-树的同构-python语言实现 第三篇 树(中) 01 二叉搜索树