这篇文章主要介绍了机算法原理及Python实现实例分析的相关知识，内容详细易懂，操作简单快捷，具有一定借鉴价值，相信大家阅读完这篇机算法原理及Python实现实例分析文章都会有所收获，下面我们一起来看看吧。机器学习强基计划聚焦深度和广度，加深对机器学习模型的理解与应用。“深”在详细推导算法模型背后的数学原理；“广”在分析多个机器学习模型：决策树、支持向量机、贝叶斯与马尔科夫决策、强化学习等。本期目标：实现这样一个效果线性模型的假设形式是属性权重、偏置与属性的线性组合，即称为广义线性模型(generalized linear model)，其中g(⋅)称为联系函数(link function)。广义线性模型本质上仍是线性的，但通过g(⋅)进行非线性映射，使之具有更强的拟合能力，类似神经元的激活函数。例如对数线性回归(log-linear regression)是g(⋅)=ln(⋅)时的情形，此时模型拥有了指数逼近的性质。线性模型的优点是形式简单、易于建模、可解释性强，是更复杂非线性模型的基础。感知机(Perceptron)是最简单的二分类线性模型，也是神经网络的起源算法，如图所示。y=w^Tx^是 R免费云主机域名d空间的一条直线，因此感知机实质上是通过训练参数w^改变直线位置，直至将训练集分类完全，如图所示，或者参考文章开头的动图。机器学习强基计划的初衷就是搞清楚每个算法、每个模型的数学原理，让我们开始吧！感知机的损失函数定义为全体误分类点到感知机切割超平面的距离之和：对于二分类问题y∈{−1,1}，则误分类点的判断方法为这在二分类问题中是个很常用的技巧，后面还会遇到这种等效形式。从而损失函数也可简化为下面的形式以便于求导：方程两边同时乘以系数都成立，所以直线系数 w^可以随意缩放，这里可令|w^|=1若采用梯度下降法进行优化(梯度法可参考图文详解梯度下降算法的原理及Python实现)，则算法流程为：感知机最大的缺陷在于其线性，单个感知机只能表达一条直线，即使是如图(a)所示简单的异或门样本，都无法进行分类。对此有两种解决方式：通过多条直线，即多层感知机(Multi-Layer Perceptron, MLP)进行分类，如图(b)所示；在线性加权的基础上引入非线性变换，如图(c)所示。关于“机算法原理及Python实现实例分析”这篇文章的内容就介绍到这里，感谢各位的阅读！相信大家对“机算法原理及Python实现实例分析”知识都有一定的了解，大家如果还想学习更多知识，欢迎关注百云主机行业资讯频道。
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