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  1. Python实现感知器算法

  2. 用Python实现模式识别中的感知器算法，测试数据在压缩包的data.txt文件中，结果会输出每一次权值向量的调整以及迭代次数和最终权值向量。

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2014-05-27
    • 文件大小：2kb
    • 提供者：ictwangbiao

  1. python简单神经网络

  2. 根据慕课网“机器学习-实现简单神经网络”编写的python代码，实验环境为anaconda python3.6，感知器算法进行分类，数据为网上的花瓣数据，100个样本

  3. 所属分类：Python

    • 发布日期：2017-09-18
    • 文件大小：7kb
    • 提供者：u014220146

  1. sklearn0.19中文文档

  2. sklearn0.19中文文档 PDF格式高清。 .1. 广义线性模型 1.1.1. 普通最小二乘法 1.1.1.1. 普通最小二乘法复杂度 1.1.2. 岭回归 1.1.2.1. 岭回归的复杂度 1.1.2.2. 设置正则化参数：广义交叉验证 1.1.3. Lasso 1.1.3.1. 设置正则化参数 1.1.3.1.1. 使用交叉验证 1.1.3.1.2. 基于信息标准的模型选择 1.1.3.1.3. 与 SVM 的正则化参数的比较 1.1.4. 多任务 Lasso 1.1.5. 弹性网络

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-10-30
    • 文件大小：14mb
    • 提供者：hardpen2013

  1. 感知器基础原理及python实现过程详解

  2. 主要介绍了感知器基础原理及python实现过程详解,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-18
    • 文件大小：249kb
    • 提供者：weixin_38738422

  1. python实现神经网络感知器算法

  2. 主要为大家详细介绍了python实现神经网络感知器算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38610717

  1. python实现感知器算法详解

  2. 主要为大家详细介绍了python实现感知器算法详解，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-20
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：weixin_38592643

  1. python实现感知器算法（批处理）

  2. 主要为大家详细介绍了python实现感知器算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-09-19
    • 文件大小：92kb
    • 提供者：weixin_38551143

  1. python实现感知器算法（批处理）

  2. 本文实例为大家分享了Python感知器算法实现的具体代码，供大家参考，具体内容如下 先创建感知器类：用于二分类 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): """ 感知器：用于二分类 参照改写 https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/54619495 属性： w0:偏差 w:权向量 learning_rat

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：91kb
    • 提供者：weixin_38725260

  1. python实现感知器算法详解

  2. 在1943年，沃伦麦卡洛可与沃尔特皮茨提出了第一个脑神经元的抽象模型，简称麦卡洛可-皮茨神经元（McCullock-Pitts neuron）简称MCP，大脑神经元的结构如下图。麦卡洛可和皮茨将神经细胞描述为一个具备二进制输出的逻辑门。树突接收多个输入信号，当输入信号累加超过一定的值（阈值），就会产生一个输出信号。弗兰克罗森布拉特基于MCP神经元提出了第一个感知器学习算法，同时它还提出了一个自学习算法，此算法可以通过对输入信号和输出信号的学习，自动的获取到权重系数，通过输入信号与权重系数的乘积来

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：164kb
    • 提供者：weixin_38649356

  1. Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能详解

  2. 本文实例讲述了Python基于OpenCV库Adaboost实现人脸识别功能。分享给大家供大家参考，具体如下： 以前用Matlab写神经网络的面部眼镜识别算法，研究算法逻辑，采集大量训练数据，迭代，计算各感知器的系数。。。相当之麻烦~而现在运用调用pythonOpenCV库Adaboost算法，无需知道算法逻辑，无需进行模型训练，人脸识别变得相当之简单了。 需要用到的库是opencv(open source computer vision)，下载安装方式如下： 使用pip install nu

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-24
    • 文件大小：233kb
    • 提供者：weixin_38581455

  1. 第四章神经网络的学习算法——随机梯度下降numpy代码详解

  2. 本专栏是书《深度学习入门》的阅读笔记一共八章： 第一章深度学习中的Python基础。主要讲解了深度学习将要用到的python的基础知识以及简单介绍了numpy库和matpoltlib库，本书编写深度学习神经网络代码仅使用Python和numpy库，不使用目前流行的各种深度学习框架，适合入门新手学习理论知识。 第二章感知机。主要介绍了神经网络和深度学习的基本单元感知机。感知机接收多个输入，产生一个输出，单层感知器可以实现与门，或门以及与非门，但是不能实现异或门，异或门的实现需要借助多层感知机，这也

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-21
    • 文件大小：94kb
    • 提供者：weixin_38616809

  1. 自适应线性神经网络Adaline的python实现详解

  2. 自适应线性神经网络Adaptive linear network， 是神经网络的入门级别网络。 相对于感知器，采用了f（z）=z的激活函数，属于连续函数。 代价函数为LMS函数，最小均方算法，Least mean square。 实现上，采用随机梯度下降，由于更新的随机性，运行多次结果是不同的。 ''' Adaline classifier created on 2019.9.14 author: vince ''' import pandas import math import num

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-26
    • 文件大小：140kb
    • 提供者：weixin_38686542

  1. vmaf：基于多方法融合的感知视频质量评估-源码

  2. VMAF-视频多方法评估融合 VMAF是Netflix开发的一种感知视频质量评估算法。 该软件包包括一个独立的C库libvmaf及其包装的Python库。 Python库还提供了一组工具，允许用户训练和测试自定义VMAF模型。 阅读高科技的博客文章的概述， 职位的最佳实践的提示和职位我们的速度优化，新的API设计和推出的编解码器的评估友好NEG模式的最新努力。 libvmaf中还包括其他几个指标的实现：PSNR，PSNR-HVS，SSIM，MS-SSIM和CIEDE2000。 消息 （202

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-27
    • 文件大小：10mb
    • 提供者：weixin_42136791

  1. pystruct：适用于python的简单结构化学习框架-源码

  2. PyStruct PyStruct旨在成为易于使用的结构化学习和预测库。 当前，它仅实现最大利润率方法和一个感知器，但是可能会遵循其他算法。 PyStruct的目标是为研究人员和非专家提供有据可查的工具，以利用结构化预测算法。 该设计尝试尽可能地接近的接口和约定。 您可以使用安装pystruct pip安装pystruct 某些功能（即OneSlackSSVM和NSlackSSVM）要求安装cvxopt。 有关更多详细信息，请参见。 完整的文档和安装说明可在以下网站找到： :

  3. 所属分类：其它

  1. 从Udacity进行AI编程的纳米学位-实验室解决方案：此存储库包含我针对使用python进行AI编程的Udacity纳米学位的测验和实验室的解决方案。-源码

  2. 这些是我对带有python nanodegree的Udacity AI的实验室和测验的答案 该存储库包含： （1）：感知器算法以及激活和错误功能的实现 （2）：完全连接的NN的Pytorch练习。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-19
    • 文件大小：370kb
    • 提供者：weixin_42135073

  1. ML_Pattern：机器学习和模式识别的一些公认算法[决策树，Adaboost，感知器，聚类，神经网络等]是使用python从头开始实现的。 还包括数据集以测试算法-源码

  2. ML_Pattern：机器学习和模式识别的一些公认算法[决策树，Adaboost，感知器，聚类，神经网络等]是使用python从头开始实现的。 还包括数据集以测试算法

  3. 所属分类：其它

  1. 人工智能和机器学习：用于实现人工智能算法的存储库，其中包括机器学习和深度学习算法以及经典的AI搜索算法-源码

  2. 人工智能与机器学习 这是我不时从事的人工智能项目的存储库。 您可以找到用不同语言（包括Java，Python和C ++）从头开始编码的算法。 该算法的范围从经典的人工智能搜索算法到机器学习和深度学习算法。 如果您希望对某种算法进行编码和解释，欢迎提出。 我也有实现AI / ml到现实世界项目的实现，请参见下面的目录，以偷偷摸摸地查看这些项目！ 表中的内容 :gear: ：实现深层神经网络的所有组成部分，包括感知器，梯度发光，反向传播，正向传播等。 :spider_web_selector

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-05
    • 文件大小：40mb
    • 提供者：weixin_42122306

  1. 感知器-从零开始学深度学习

  2. 未来将是人工智能和大数据的时代，是各行各业使用人工智能在云上处理大数据的时代，深度学习将是新时代的一大利器，在此我将从零开始记录深度学习的学习历程。我希望在学习过程中做到以下几点：了解各种神经网络设计原理。 掌握各种深度学习算法的python编程实现。 运用深度学习解决实际问题。 让我们开始踏上深度度学习的征程。 想要了解“神经网络”，我们需要了解一种叫做“感知器”

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-27
    • 文件大小：118kb
    • 提供者：weixin_38652196

  1. python实现神经网络感知器算法

  2. 现在我们用python代码实现感知器算法。 # -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np class Perceptron(object): eta:学习率 n_iter:权重向量的训练次数 w_：神经分叉权重向量 errors_：用于记录神经元判断出错次数 def __init__(self, eta=0.01, n_iter=2): self.eta = eta self.n_iter = n_iter pass de

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：73kb
    • 提供者：weixin_38577378

  1. 深度学习（神经网络）[1]——单层感知器

  2. 深度学习（神经网络）[1] —— 单层感知器算法描述python实现示例运行结果可视化 算法描述 最原始的神经网络模型，类似于神经网络中的单个神经元，该算法局限性也很大，只适用于解决线性可分的问题和异或问题，对于线性不可分的问题则无法解决。但作为神经网络的基本单元，学习和理解单层感知器，对后续的学习是很有帮助的。 python实现 # ************************** Perception ****************** import numpy as np impor

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：46kb
    • 提供者：weixin_38590309
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