2018年4月3日

ML(2)——感知器

摘要: 感知器(PLA——Perceptron Learning Algorithm),也叫感知机,处理的是机器学习中的分类问题,通过学习得到感知器模型来对新实例进行预测,因此属于判别模型。感知器于1957年提出,是神经网络的基础。 阅读全文

posted @ 2018-04-03 22:14 我是8位的 阅读(1339) 评论(0) 推荐(0)

ML(附录1)——梯度下降

摘要: 梯度下降是迭代法的一种,可以用于求解最小二乘问题(线性和非线性都可以)。在求解机器学习算法的模型参数,即无约束优化问题时,梯度下降(Gradient Descent)是最常采用的方法之一,另一种常用的方法是最小二乘法。在求解损失函数的最小值时,可以通过梯度下降法来一步步的迭代求解,得到最小化的损失函数和模型参数值。反过来,如果我们需要求解损失函数的最大值,这时就需要用梯度上升法来迭代了。在机器学习中,基于基本的梯度下降法发展了两种梯度下降方法,分别为随机梯度下降法和批量梯度下降法。 阅读全文

posted @ 2018-04-03 22:03 我是8位的 阅读(1160) 评论(0) 推荐(0)

导航