感知器

  • 麻省理工机器学习导论课程 | 感知器

    麻省理工机器学习导论课程介绍了感知器算法和线性分类器。感知器算法通过调整参数来找到一个能够正确分类数据的线性分类器。视频中通过一个实例展示了感知器算法的工作原理,并探讨了线性分类器的局限性。同时,视频还讨论了线性可分性和间隔的概念,并解释了如何确定数据集是否线性可分。总的来说,这个视频提供了关于感知器算法和线性分类器的基本概念和应用。 线性分类器与学习算法:…

    2024年3月15日
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  • 斯坦福CS229 | 感知器和广义线性模型

    斯坦福CS229讲解了广义线性模型(GLM)和softmax回归。GLM是指数族的扩展,它将输入特征与参数相关联,并使用链接函数将参数转换为输出概率。对于多类分类,我们使用softmax回归,其中每个类别具有自己的参数。通过最大似然估计,我们可以通过梯度下降来学习参数,以使模型的输出概率与实际标签接近。最终目标是最小化交叉熵损失函数,以使模型的预测与实际标签…

    2024年3月14日
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Sora改变AI认知方式,开启走向「世界模拟器」的史诗级的漫漫征途。