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线性神经网络

在上一篇文章中,我们已经学会了编写一个简单的感知器,并用它来实现一个线性分类器。你应该还记得用来训练感知器的『感知器规则』。然而,我们并没有关心这个规则是怎么得到的。本文通过介绍另外一种『感知器』,也就是『线性单元』,来说明关于机器学习一些基本的概念,比如模型、目标函数、优化算法等.

神经网络-感知机

输入权值 一个感知器可以接收多个输入(x1x_1x​1​​,x2x_2x​2​​,…..xnx_nx​n​​|xix_ix​i​​),每个输入上有一个权值wiw_iw​i​​,此外还有一个偏置项b,就是上图中的w0w_0w​0​​。

朴素贝叶斯 概述

贝叶斯分类是一类分类算法的总称,这类算法均以贝叶斯定理为基础,故统称为贝叶斯分类。本章首先介绍贝叶斯分类算法的基础——贝叶斯定理。最后,我们通过实例来讨论贝叶斯分类的中最简单的一种: 朴素贝叶斯分类。

sklearn中模型验证的五种方法

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