机器学习共3篇
python-machine-learning
基于逻辑回归的分类概率建模-能不能吃完饭再说

基于逻辑回归的分类概率建模

逻辑回归与条件概率 要解释作为概率模型的逻辑回归原理,首先要介绍让步比(odds)。即某一特定事件发生的概率,让步比可以定义为 odds = p/(1 - p) p代表正事件发生的概率,指的是要预测的事件...
Adaline自适应线性神经元和学习收敛-能不能吃完饭再说

Adaline自适应线性神经元和学习收敛

Adaline算法的规则 Adaline算法与前一篇文章提到的感知器之间的关键差异在于adaline算法规则的权重基于线性激活函数更新。而感知器则是基于单位跃阶函数。Adaline的线性激活函数是净输入函数的...
Andromeda的头像-能不能吃完饭再说Andromeda2年前
021030
机器学习入门-python实现感知器算法-能不能吃完饭再说

机器学习入门-python实现感知器算法

感知器学习规则 感知器算法可以总结为以下步骤 把权重初始化为0或者小的随机数 分别对每个训练样本x(i)计算输出值y`(i),更新权重。 输出值为预先定义好的单位阶跃函数预测的分类标签,同时更新...