神经网络实现分类matlab代码-Neural_network_machine_learning:希尔顿教授coursera神经网络课程pyt

神经网络实现分类matlab代码用于机器学习的神经网络 实现Geoffrey Hinton教授讲授的课程“神经网络机器学习”的项目。 作者：王健、唐少 贡献：用python代码代替本课程默认的matlab，得到每个项目的数值结果并回答问题。 编程作业 1：感知器学习算法 使用感知器学习算法对四个二类数据集进行分类。设置迭代次数等于5作为示例 数据集 1 的结果： 数据集2的结果： 数据集3的结果： 数据集4的结果： 左图显示了数据集和由感知器的权重给出的分类边界。 反例显示为圆圈，而正例显示为正方形。 如果示例为绿色，则表示该示例已按提供的权重正确分类。 如果它是红色的，那么它就被错误地分类了。 中间的图显示了迄今为止感知器算法在每次迭代中所犯的错误数量。 右图显示了到一些非常可行的权重向量的距离（如果提供了一个）（注意，这些权重向量可以有无数个）。 分类器出错的点显示为红色，而正确分类的点显示为绿色。 我们可以看到data1、data3可以线性分离，而data2和data4不能。