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下面直接给出权重向量的更新表达式,然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。
感知机非常简单同时又很容易理解,但是相对应的,缺点也很多。感知机最大的缺点就是它只能解决线性可分的问题。
要如何求出权重向量呢?基本做法和回归时相同,将权重向量用作参数,创建更新表达式来更新参数。这就需要一个被称为感知机的模型。
对于分类问题,我们不再像回归问题那样,找出直线的斜率和截距。为了方便理解,将拥有一个特征的回归问题所绘制的图示和拥有两个特征的分类问题绘制的图示进行对比。
作为引入分类问题的例子,这里不去考虑图像本身的内容,只是根据图像的尺寸将它分类为纵向图像和横向图像。
除了参数更新速度比较慢,梯度下降算法还有没有其它的缺点呢?在介绍回归时,我们使用的是平方误差的目标函数,这个函数形式简单,所以使用梯度下降算法没有出现问题,但是...
之前我们是根据广告费来预测点击量,但是在实际中可能要解决的很多问题是变量超过两个的复杂问题。我们收集的数据中不仅包括了广告费,还有其它的信息,比如广告的展示位置...
是什么样的函数,不过对于要解决的问题,找到合适的表达式之前,需要不断地去尝试。更高次数的曲线能够更好的拟合所有数据点,甚至能够完全拟合所有的数据点,但是数据点...
令导函数等于 0,求出极值点,这个点是极大值还是极小值,通过极值点左右的增减性来判断(由导函数在区间范围内的正负判断)。通常我们会绘制一个增减表。
最小二乘法 图片 图片 图片 E(\theta) = \frac{1}{2}\sum_{i = 1}^{n}(y^{(i)} - f_{\theta}(x^{...
现在有一些关于广告费和点击量的数据,将广告费作为横坐标轴,点击量作为纵坐标轴,其对应关系如下所示。
在 scikit-learn 的 datasets 模块中,包含很多机器学习和统计学中的经典数据集。
Matplotlib 是一个 Python 的 2D 绘图库,在导入 Matplotlib 库的时候,通常会设置一个别名 mpl。Pyplot 是 Matplo...
如果我们想索引向量中 "第4,6,9 个元素",上面的索引和切片操作显然不能满足我们的需求。比较直观的想法是直接将三个位置的元素索引出来,然后再存储到一个新的向...
在原生 Python 中,如果我们想计算一个元素为数值型的可迭代对象中所有元素的和,可以使用 Python 内置的 sum 函数。在 NumPy 中不仅支持 P...
TensorFlow 张量的索引切片方式和 NumPy 模块差不多。与此同时,TensorFlow2.X 也提供了一些比较高级的切片函数,比如:
显然,在 Python 中,列表 * N 中的 * 运算符为重复操作,将列表中的每个元素重复 N 次。
在 numpy 中合并数组比较常用的方法有 concatenate、vstack 和 hstack。在介绍这三个方法之前,首先创建几个不同维度的数组:
shape 属性查看数组的维度,返回值是一个元组,元组中对应位置的值为数组中对应维度的元素个数。
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