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感知机
算法Python实现
实现了
感知机
的python代码,有例子有图形
2020-01-04 03:15:19
2KB
感知机
Python
1
用matlab从0开始实现的一个多层
感知机
这是用matlab实现的一个多层
感知机
,由三个全连接层组成,压缩包中的脚本可直接运行。 运行顺序为: 1.data_gen.m (在工作空间生成数据集 data.mat ,因为压缩包本来已经有数据集了,这一步可以跳过, 画出数据集的分布) 2.mlp_relu.m (训练网络,会在工作区生成网络权重的参数 variable.mat ,工作空间已经有这个了,也可以跳过, 耗时大概2,3秒,电脑性能决定,画出损失函数变化曲线) 3.valuate_variable (测试第二步的网络的性能,画出可视化图形)
2019-12-28 17:20:54
13KB
matlab
机器学习
神经网络
反向传播
1
集成k-最近邻(k-NN)、朴素贝叶斯、Logistic回归、支持向量机(SVM)、决策树、随机森林、多层
感知机
的一个机器学习示例
https://blog.csdn.net/weixin_44049128/article/details/86502423此篇博文代码。
2019-12-21 21:50:12
2KB
机器学习
knn
朴素贝叶斯
Logistic回归
1
多层
感知机
python代码
多层
感知机
python代码,属于深度网络学习中的内容,multilayer-perceptron,python代码
2019-12-21 21:38:04
4KB
深度学习
1
python写的基于
感知机
的中文分词系统
基于字的用
感知机
实现的中文分词系统。完全训练后对微软的测试集精度可以达到96%多。我上传的版本是完整的代码(训练和分词),大家自己用附带的微软训练数据训练就可以了,只有一个文件。 代码总的来说写的还是很清楚的,方便自己也方便别人阅读。欢迎大家共讨论,xiatian@ict.ac.cn。
2019-12-21 21:11:02
4.92MB
python
分词
感知机
1
多层感知器三种学习算法的比较
多层感知器是一种多层前馈神经网络 ,常用的快速训练算法有共轭梯度法、拟牛顿法。通 过模式分类实验对这两种算法和 BP算法进行比较 ,并由试验数据得出这几种算法的复杂性、可靠 性 ,以及由算法产生的多层感知器的泛化能力。
2019-12-21 20:52:44
1MB
多层感知机
1
java实现的
感知机
手写数字识别
迭代50次,动量调节值0.5,隐层数量50,学习率0.3以及训练数据集选取40000,每类2000
2019-12-21 19:39:35
11.57MB
识别
感知机
1
感知机
学习算法训练分类器解决井字问题
用matlab实现了机器学习中的
感知机
学习算法(perceptron algorithm),利用前500个样本值训练分类器,用剩余样本做测试。
2019-12-21 18:51:55
4KB
感知机
机器学习
井字问题
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1
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