作者：桂。时间：2017-04-16 11:53:22链接：http://www.cnblogs.com/xingshansi/p/6718503.html 前言今天开始学习李航的《统计学习方法》，考虑到之前看《自适应滤波》，写的过于琐碎，拓展也略显啰嗦，这次的学习笔记只记录书籍有关的内容。前段时间...

 　　感知机是最早的分类方法之一，现在它的泛化能力不强。 1.感知机模型　　感知机思想：在二维就是找到一条直线，在三维或者更高维就是找到一个超平面，将所有二元类别分开。　　找不到这条直线或超平面就是类别线性不可分，感知机不适合该数据分类。使用感知机最大前提就是数据线性可分。支持向量机面对不可分时通过...

importtensorflowastfx=tf.random.normal([2,4])w=tf.random.normal([4,3])b=tf.zeros([3])y=tf.constant([2,0])withtf.GradientTape()astape:tape.watch([w,b])#axis=1，表示...

    importtensorflowastfx=tf.random.normal([1,3])w=tf.ones([3,1])b=tf.ones([1])y=tf.constant([1])withtf.GradientTape()astape:tape.watch([w,b...

反向传播神经网络是对非线性可微分函数进行权值训练的多层网络，是前向神经网络的一种。BP网络主要用于：1)函数逼近与预测分析：用输入矢量和相应的输出矢量训练一个网络，逼近一个函数或预测未知信息；2)模式识别：用一个特定的输出矢量将它与输入矢量联系起来；3)分类：把输入矢量以所定义的合适方式进行分类；4)数据压缩：减少输出...

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。从定义可以看出：超平面就是点的集合。集合中的某一点X，与向量w=[w1，w2，...