一.感知器算法和LMS算法 感知器和自适应线性元件在历史上几乎是同时提出的,并且两者在对权值的调整的算法非常相似.它们都是基于纠错学习规则的学习算法. 感知器算法存在如下问题:不能推广到一般的前向网络中:函数不是线性可分时,得不出任何结果. 而由美国斯坦福大学的Widrow和Hoff在研究自适应理论时提出的LMS算法,由于其容易实现而很快得到了广泛应用,成为自适应滤波的标准算法. 二.算法流程 1.设置变量和参量: X(n)为输入向量,或称为训练样本 W(n)为权值向量 e(n)为偏差 d(n)

目录 AdaBoost算法代码(鸢尾花分类) 一.导入模块 二.导入数据 三.构造决策边界 四.训练模型 4.1 训练模型(n_e=10, l_r=0.8) 4.2 可视化 4.3 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.8) 4.4 训练模型(n_estimators=300, learning_rate=0.5) 4.5 训练模型(n_estimators=600, learning_rate=0.7) 更新.更全的<机器学习>的更新网站,更有pyth

SparkMLlib学习分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c

上节介绍了机器学习的决策树算法,它属于分类算法,本节我们介绍机器学习的另外一种分类算法:最近邻规则分类KNN,书名为k-近邻算法. 它的工作原理是:将预测的目标数据分别跟样本进行比较,得到一组距离的数据,取最近的K个数据,遵循少数服从多数的原则,从而获得目标数据的分类. 简单的说,就是[近朱者赤,近墨者者黑],下面我们一起通过KNN算法来演示这句名言的内涵. 案例背景: 我的一个表弟,自幼聪明过人,读书的时候称得上名列前茅,父母以此为骄傲.但是好景不长,自从参加工作后,结识了几个狐朋狗友,从此进

一.概述 最近邻规则分类(K-Nearest Neighbor)KNN算法 由Cover 和Hart在1968年提出了最初的邻近算法, 这是一个分类(classification)算法 输入基于实例的学习(instance-based learning), 懒惰学习(lazy learning) 二.原理 在一个样本数据集合, 也称作训练样本集, 并且样本集中每个数据都存在标签, 即我们知道样本集中每一数据与所属分类的对应关系.输入没有标签的新数据后, 将新数据的每个特征与样本集中数据对应的特征

理论 什么是朴素贝叶斯算法? 朴素贝叶斯分类器是一种基于贝叶斯定理的弱分类器,所有朴素贝叶斯分类器都假定样本每个特征与其他特征都不相关.举个例子,如果一种水果其具有红,圆,直径大概3英寸等特征,该水果可以被判定为是苹果.尽管这些特征相互依赖或者有些特征由其他特征决定,然而朴素贝叶斯分类器认为这些属性在判定该水果是否为苹果的概率分布上独立的. 朴素贝叶斯分类器很容易建立,特别适合用于大型数据集,众所周知,这是一种胜过许多复杂算法的高效分类方法. 贝叶斯公式提供了计算后验概率P(X|Y)的方式: 其

SparkMLlib分类算法之逻辑回归算法 (一),逻辑回归算法的概念(参考网址:http://blog.csdn.net/sinat_33761963/article/details/51693836) 逻辑回归与线性回归类似,但它不属于回归分析家族(主要为二分类),而属于分类家族,差异主要在于变量不同,因此其解法与生成曲线也不尽相同.逻辑回归是无监督学习的一个重要算法,对某些数据与事物的归属(分到哪个类别)及可能性(分到某一类别的概率)进行评估. (二),SparkMLlib逻辑回归应用 1

形式: 採用sigmoid函数: g(z)=11+e−z 其导数为g′(z)=(1−g(z))g(z) 如果: 即: 若有m个样本,则似然函数形式是: 对数形式: 採用梯度上升法求其最大值 求导: 更新规则为: 能够发现,则个规则形式上和LMS更新规则是一样的.然而,他们的分界函数hθ(x)却全然不同样了(逻辑回归中h(x)是非线性函数).关于这部分内容在GLM部分解释. 注意:若h(x)不是sigmoid函数而是阈值函数: 这个算法称为感知学习算法.尽管得到更新准则尽管类似.但与逻辑回归全然不

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

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, ...,

概述 在机器学习中,感知机(perceptron)是二分类的线性分类模型,属于监督学习算法.输入为实例的特征向量,输出为实例的类别(取+1和-1). 感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面.感知机旨在求出该超平面,为求得超平面导入了基于误分类的损失函数,利用梯度下降法 对损失函数进行最优化(最优化). 感知机的学习算法具有简单而易于实现的优点,分为原始形式和对偶形式.感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的实例进行预测的,因此属于判别模型. 感知机由Rosenblatt于1957年提

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,

图片对比,计算不同像素个数,已经比率.实现人工分割跟算法分割图像结果的对比,但是只能用灰度图像作为输入 // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // // imageMaskComparison.cpp : 定义控制台应用程序的入口点. // #include "stdafx.h" #include <opencv2/core/core.hpp> #include <opencv2/highgui/highgui.hpp

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

滤波器在2017年IC前端的笔试中,出现频率十分的高.不论今后是否会涉及,还是要记住一些会比较好.接下来就将从这四个方面来讲解,FIR数字滤波器的工作原理(算法)与verilog实现. ·什么是FIR数字滤波器 ·FIR数字滤波器与IIR数字滤波器的对比 ·从sobel算法.高斯滤波算法着手,讲解FIR滤波器算法 ·FIR数字滤波器的几种verilog代码实现 一.什么是FIR数字滤波器 FIR滤波器的全称是Finite Impulse Respond Filter.中文全称是有限脉冲响应滤波器

[作者Idlear  博客:http://blog.csdn.net/idlear/article/details/19555905]            这估计是算法连载文章的最后几篇了,马上就要开学了,以后关于算法的更新肯定没有之前那么快了,一方面是因为算法这几篇作为入门也已经算是可以了,我常记得我以前老师说的一句话就是万事开头难,学习计算机就像武侠小说里面练武功一样,一旦打开任督二脉,练成绝世武功就是时间的问题了,另外也是因为我自己的原因也该将精力转向其他的知识了,我的脑子装的还是最原始

摘要 随着信息技术的不断发展,人类可以很容易地收集和储存大量的数据,然而,如何在海量的数据中提取对用户有用的信息逐渐地成为巨大挑战.为了应对这种挑战,数据挖掘技术应运而生,成为了最近一段时期数据科学的和人工智能领域内的研究热点.数据集中的频繁模式作为一种有价值的信息,受到了人们的广泛关注,成为了数据挖掘技术研究领域内的热门话题和研究重点. 传统的频繁模式挖掘技术被用来在事务数据集中发现频繁项集,然而随着数据挖掘技术应用到非传统领域,单纯的事务数据结构很难对新的领域的数据进行有效的建模.因此,频繁

K最近邻算法(k-nearest neighbours,KNN) 算法 对一个元素进行分类 查看它k个最近的邻居 在这些邻居中,哪个种类多,这个元素有更大概率是这个种类 使用 使用KNN来做两项基本工作——分类和回归: 分类就是编组: 回归就是预测结果(如一个数字). 特征抽取 用于确定两个元素相似程度 方法 使用毕达哥拉斯公式 将可对比的类别转换为一组坐标 使用毕达哥拉斯公式 回归(regression) 回归可以预测结果 方法 对一元素分类(找寻影响因素) 查看其k个邻居 根据邻居的表现,计

本文介绍无监督学习算法,无监督学习是在样本的标签未知的情况下,根据样本的内在规律对样本进行分类,常见的无监督学习就是聚类算法. 在监督学习中我们常根据模型的误差来衡量模型的好坏,通过优化损失函数来改善模型.而在聚类算法中是怎么来度量模型的好坏呢?聚类算法模型的性能度量大致有两类: 1)将模型结果与某个参考模型(或者称为外部指标)进行对比,私认为这种方法用的比较少,因为需要人为的去设定外部参考模型. 2)另一种是直接使用模型的内部属性,比如样本之间的距离(闵可夫斯基距离)来作为评判指标,这类称为内