时间:2021-05-22
前言
感知器是分类的线性分类模型,其中输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1或-1的值作为正类或负类。感知器对应于输入空间中对输入特征进行分类的超平面,属于判别模型。
通过梯度下降使误分类的损失函数最小化,得到了感知器模型。
本节为大家介绍实现感知机实现的具体原理代码:
运
行结果如图所示:
总结
以上就是这篇文章的全部内容了,希望本文的内容对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,谢谢大家对的支持。
声明:本页内容来源网络,仅供用户参考;我单位不保证亦不表示资料全面及准确无误,也不保证亦不表示这些资料为最新信息,如因任何原因,本网内容或者用户因倚赖本网内容造成任何损失或损害,我单位将不会负任何法律责任。如涉及版权问题,请提交至online#300.cn邮箱联系删除。
由于Rosenblatt感知器的局限性,对于非线性分类的效果不理想。为了对线性分类无法区分的数据进行分类,需要构建多层感知器结构对数据进行分类,多层感知器结构如
本文实例为大家分享了Python实现感知器模型、两层神经网络,供大家参考,具体内容如下python3.4因为使用了numpy这里我们首先实现一个感知器模型来实现
本文实例讲述了Python实现的简单线性回归算法。分享给大家供大家参考,具体如下:用python实现R的线性模型(lm)中一元线性回归的简单方法,使用R的wom
本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码,供大家参考,具体内容如下先创建感知器类:用于二分类#-*-coding:utf-8-*-importn
本文使用TensorFlow实现最简单的线性回归模型,供大家参考,具体内容如下线性拟合y=2.7x+0.6,代码如下:importtensorflowastfi