一、概述本文是《统计学习方法》第二章的读书笔记和手写代码实现。一套下来，耗时一天。希望能够坚持下来，系统地学习完整本书。本文引用原著讲解，加入了自己的理解。对书中算法采用Python实现。二、感知机模型感知机（perceptron）是二类分类的线性分类模型，其输入为特征向量x，输出为类别，取+1,-1二值。感知机将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出训练数据进行线性划分
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2023-11-20 09:30:29
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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 Rosenb
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2023-07-07 15:52:43
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一、感知器 感知器是Frank Rosenblatt在1957年就职于Cornell航空实验室时发明的，其灵感来自于对人脑的仿真，大脑是处理信息的神经元（neurons）细胞和链接神经元细胞进行信息传递的突触（synapses）构成。 一个神经元可以看做将一个或者多个输入处理成一个输出的计算单元。一个感知器函数类似于一个神经元：它接受一个或多个输入，处理他们然后返回一个输出。神经元可以实
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2023-12-15 22:17:48
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《深度学习入门：基于Python的理论与实现》学习笔记——感知机感知机一、感知机基础二、感知机与逻辑电路2.1 与门（AND gate）：2.2 与非门（NAND gate）：2.3 或门（OR gate）：2.4 异或门（XOR gate）三、感知机的局限性3.1 线性与非线性3.2 局限性四、多层感知机参考： 感知机一、感知机基础感知机（perceptrpn）是由美国学者Frank ROse
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2023-11-26 13:35:53
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0x01 感知机感知机是一种二类分类的线性分类器，属于判别模型（另一种是生成模型）。简单地说，就是通过输入特征，利用超平面，将目标分为两类。感知机是神经网络和支持向量机的基础。假设输入空间为，输出空间是.其中，为一个特征向量，。定义从输入空间到输出空间的函数：为感知机。为感知机的权重，为偏置量，。感知机最终得到的结果是通过一个超平面，将正实例点和负实例点区分开。对应于二维平面，即通过确定一条直线对
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2023-05-28 17:23:28
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之前在《机器学习---感知机（Machine Learning Perceptron）》一文中介绍了感知机算法的理论知识，现在让我们来实践一下。 有两个数据文件：data1和data2，分别用于PLA和Pocket Algorithm。可在以下地址下载：://github/RedstoneWill/MachineLearningInAction/tree/master/
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2023-12-13 19:30:34
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Python机器学习算法实现 Author：louwill 今天笔者要实现的机器学习算法是感知机(perceptron)。感知机是一种较为简单的二分类模型，但由简至繁，感知机却是神经网络和支持向量机的基础。感知机旨在学习能够将输入数据划分为+1/-1的线性
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2023-11-03 18:56:52
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感知机算法是机器学习最基本的理论算法之一，其原理如下图所示：该算例和应用以及数据集可从博主的github内下载：https://github.com/Airuio/python-其python代码如下：improt numpy as np
class perceptron(object):
def __init__(self,eta = 0.1,n_iter = 10):
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2023-08-09 16:04:33
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回顾感知机前面我们介绍了感知机，它是一个二分类的线性分类器，输入为特征向量，输出为实例的类别。感知机算法利用随机梯度下降法对基于误分类的损失函数进行最优化求解，得到感知机模型，即求解w,b
w
,
b
。感知机算法简单易于实现，那么我们如何通过python代码来实现
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2023-09-04 15:24:22
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第二章介绍单层神经元中的两类算法：感知器学习算法，自适应线性神经元学习算法这一节主要讲感知器学习算法原理以及对应的python代码。感知器学习算法的原理如下： 我们的大脑中的神经元是大脑中相互连接的神经元细胞，它可以处理和传递化学和电信号，那我们可以得到启示，我们可以认为神经细胞为一个具备二进制输出的逻辑门，树突会接收多个输入信号，如果累加的信号超过某一个阈值，经过细胞体的
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2023-10-10 13:45:58
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Python深度学习笔记第二周——感知机感知机基本概述简单的逻辑电路感知机的实现简单实现引入权重与偏置的概念根据上述方式（权重与偏置）设计成逻辑门感知机的局限性多层感知机总结：从与非门到计算机 感知机基本概述感知机是一种非常简单的算法，但是却是学习神经网络的基础，因此对于其知识点务必要掌握。 和我们学过的数字电路的知识相同，感知机可以接收多个输入信号并且输出一个信号。并且，信号有0/1两种形式。
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2023-10-15 16:36:54
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批量梯度下降和随机梯度下降算法的区别： 批量梯度下降是将所有的点都用来计算，用来更新参数。随机梯度下降是每一次更新只随机取一个点。四、python代码实现感知机算法这里的感知机算法实现和线性回归算法差不多。（一）、准备工作（1）在代码同目录下存储TXT文件存储训练样本集数据，格式如下：（2）开始编写代码：导入pandas库，读取TXT文件数据，载入存储在dataframe对象中import pan
感知机感知机目标在于对线性可分的数据集，能够求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。从以上描述可以知道，分离超平面不止一个，也就是说，只要能找到其中一个分离超平面，模型就成功了。 而支持向量机，是在感知机的基础上，进一步要求寻找到划分超平面距离最近分类样点的距离之和达到最小，也就是不仅要经验风险最小，而且同时也要求结构风险最小化。模型输入空间是X∈Rn，输出空间是Y={+1，-1}映射函数为 f
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2023-11-27 04:44:43
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# Python 感知哈希实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能帮助刚入行的小白们理解并实现Python感知哈希。感知哈希是一种用于图像比较的技术，它可以检测两个图像是否相似，即使它们的大小或方向不同。在本文中，我们将通过一系列步骤，使用Python来实现这一功能。
## 步骤概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
|
原创
2024-07-16 05:07:16
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填补空缺——压缩感知 压缩感知是近年来极为热门的研究前沿，在若干应用领域中都引起瞩目。从字面上看起来，压缩感知好像是数据压缩的意思，而实则出于完全不同的考虑。经典的数据压缩技术，无论是音频压缩（例如 mp3），图像压缩（例如 jpeg），视频压缩（mpeg），还是一般的编码压缩（zip），都是从数据本身的特性出发，寻找并剔除数据中隐含的冗余度，从而达到压缩的目的。这样的压缩有两个特点：第一、它是发
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2024-03-08 22:03:15
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# 压缩感知 Python 实现指南
## 引言
在本指南中，我将向你介绍如何使用 Python 实现压缩感知。压缩感知是一种信号处理技术，用于从稀疏信号中恢复原始信号。我将逐步介绍整个过程，并为每个步骤提供必要的代码和解释。
## 整体流程
下面是实现压缩感知的整体流程的表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1. | 选择合适的稀疏表示方法 |
| 2.
原创
2023-11-18 14:52:51
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无人机环保监测是以遥感技术作为航空遥感手段，并具有续航时间长、影像实时传输、机动灵活、高分辨率等优势。现阶段，无人机环保监测已经有了大范围的应用。 无人机环保监测利用高分辨率CCD相机系统获取遥感影像，通过空中和地面控制系统实现影像的自动拍摄和获取，同时实现航迹的规划和监控、信息技术的压缩和自动传输、影像预处理等功能，为环境监测部门和环境信息化建设提供了一体化的解决方案，满足了环境
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2023-11-15 19:46:23
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感知机是统计学习方法中的监督学习方法，是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。本文首先介绍感知机模型，然后叙述感知机的学习策略，特别是损失函数，接着介绍感知机学习算法，最后用一个实例说明并用Python编程实现。1.感知机模型假设输入空间（特征空间）是，输出空间是。输入表示实例的特征向量，对应于输入空
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2023-11-25 12:16:08
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# 感知模型与Python编程
感知模型是指在机器学习和人工智能领域，用于理解、处理和预测信息的一种数学或计算模型。感知模型迅速改变了许多领域，包括图像识别、自然语言处理和自动驾驶等。在这篇文章中，我们将简单介绍感知模型的基本概念，并通过Python代码示例来进一步深入探讨。
## 感知模型的基本概念
感知模型通常是通过训练大量的数据来识别模式和特征的。例如，深度学习模型可以通过多层神经网络
一、1、感知机可以描述为一个线性方程，用python的伪代码可表示为：sum(weight_i * x_i) + bias -> activation #activation表示激活函数，x_i和weight_i是分别为与当前神经元连接的其它神经元的输入以及连接的权重。bias表示当前神经元的输出阀值（或称偏置）。箭头(->)左边的数据，就是激活函数的输入2、定义激活函数f:def
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2023-06-19 10:17:20
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