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RSS订阅原创 机器学习：神经网络
1 神经元模型 神经网络中最基本的成分是神经元模型。 2 单层感知器 输入节点：X1,X2,X3 输出节点：y 权向量： W1,W2,W3 偏置因子：b 激活函数：当x>=0,sign(x)=1；当x<0,sign(x)=-1。 举例：取W1=W2=W3=0.5 ，b=-0.8 当0.5x1+0.5x2+0.5x3-0.8>=0时，Y=1 当0.5x1+0.5x2+0.5x3...
2019-06-06 16:23:09
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原创 机器学习：支持向量机
1 间隔与支持向量 基本思路：基于训练集D在样本空间中找到一个划分超平面，将不同类别的样本分开。 直观上看，应该找位于两类训练样本“正中间”的划分超平面，即上图中红色那个。这样划分超平面所产生的分类结果是最鲁棒的，对未见示例的泛化能力最强。 超平面的线性方程： 其中w=(w1,w2,⋯,wN)为法向量，决定了超平面的方向，b为位移项，决定了超平面与原点之间的距离。 目标：SVM寻找区分两类的超...
2019-05-30 16:22:31
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原创 机器学习——第四章 决策树
决策树原理介绍 决策树（decision tree）是一类常见的机器学习方法，目的是为了产生一棵泛化能力强，即处理未见示例能力强的决策树。 划分选择 决策树学习的关键在于，在每个分裂节点处如何选择最优划分属性。一般而言，随着划分过程不断进行，我们希望决策树的分支节点所包含的样本尽可能属于同一类别，即节点的“纯度”越来越高。 信息论基础 信息熵：是度量样本集合纯度最常用的一种指标，代表一个系统中蕴含...
2019-05-23 20:13:41
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空空如也
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