感知器算法分类

感知器算法分类
感知器算法分类

姓名:周x华信息120x班学号:1049721203xxx

题目:用感知器算法分类,编写matlab程序,x1(0,0),x2(0,-1)属于第一类;

x3(-1,0),x4(-1,-1)属于第二类;并分析如果把x4,x1归为第一类,x2,x3归为第二类,会是怎么样的结果。

解:建立一个感知器算法过程函数:

function [w,k]=junhua(w1)

x1=[0,0,1]';

x2=[0,-1,1]';

x3=[1,0,-1]';

x4=[1,1,-1]';

if w1'*x1>0

w2=w1;

else

w2=w1+x1;

end

if w2'*x2>0

w3=w2;

else

w3=w2+x2;

end

if w3'*x3>0

w4=w3;

else

w4=w3+x3;

end

if w4'*x4>0

w5=w4;

else

w5=w4+x4;

end

w=w5;

if (w1==w2)&(w2==w3)&(w3==w4)&(w4==w5)

k=1;

else

k=0;

end

主程序:

w1=[0,0,0]';

k=0;

for n=1:100000

[w,k]=junhua(w1);

if k==1

w

break;

else

w1=w;

end

end

运行结果:

w =

2

1

>>

也就是说判别函数为:dx=2x1+1

从图片分析可以知道这个结论肯定是对的

至于把

至于把x4,x1归为第一类,x2,x3归为第二类,同样用感知器算法,迭代10万次发现依然不能满足全部样本值计算大于0,从坐标图分析,它不能用线性划分。

产品集成方案

目录 1产品集成计划 ............................................... 目的 .......................................................... 适用范围 ...................................................... 参考文件 ...................................................... 职责 .......................................................... 集成环境说明 .................................................. 产品集成进度 .................................................. 产品集成顺序 .................................................. 产品集成备选顺序 .............................................. 产品集成规程 .................................................. 2产品集成方案 ............................................... 2.1 ................................................................................................. 集成策略 ......................................................................................................... 资源.22 2.2.1 ................................................. 集成测试过程角色职责映射表

智能计算平台应用开发(中级)-第8章-机器学习基础算法建模-集成学习算法

第8章?机器学习基础算法建模

目录 1.机器学习 2.分类算法 3.回归算法 4.集成学习算法 5.聚类算法 6.关联规则算法 7.智能推荐算法

l 在机器学习的有监督学习算法中,目标是学习出一个稳定的且在各个方面表现都较好的模型,但实际情况往往达不到理想状态,有时只能得到多个有偏好的模型(弱分类器,在某些方面表现较好)。 ?集成学习是组合多个弱分类器,得到一个更好且更全面的强分类器,即将多个分 类器聚集在一起,以提高分类的准确率。 ?这些分类器可以是不同的算法,也可以是相同的算法。如果把单个分类器比作一 个决策者,那么集成学习的方法就相当于多个决策者共同进行一项决策。 集成学习

l集成学习的作用 将多个弱分类器合并,实现更好的效果。 l分类器间存在一定的差异性,会导致分类的边界不同,可以理解为分类器是一个比较专精的专家,它有它自己一定的适用范围和特长。 l通过一定的策略将多个弱分类器合并后,即可拓展模型的适用范围,减少整体 的错误率,实现更好的效果。

l 数据过大时会导致训练一个模型太慢,而集成学习可以分别对数据集进行划分和有放回的操作,从而产生不同的数据子集,再使用数据子集训练不同的分类器, 最终再将不同的分类器合并成为一个大的分类器。 l 数据过小时则会导致训练不充分,而集成学习可以利用Bootstrap 方法进行抽样,得到多个数据集,分别训练多个模型后再进行组合。如此便可提高训练的准确度 和速度,使得之前很难利用的数据得到充分的利用。集成学习在各个规模的数据集上都有很好的策略。

将多个模型进行融合。 l对于存在多个异构的特征集的时候,很难进行融合,可以考虑使用集成学习的方式,将每个数据集构建一个分类模型,然后将多个模型进行融合。

产品集成方案模板

目录

1.目的 编写此文件的目的。 2.适用范围 指明本文件的预期应用范围。 3.参考文件 4.职责 [在具体的产品集成计划中应给出明确的人员名单及相应的角色、职责映射。开发经理、部门经理、开发工程师、配置工程师可相应承担这样的角色。]

5.集成环境说明 [ 描述集成的硬件设备环境、网络通信环境、集成支持平台环境、集成支持工具等。 ] 说明集成环境配置以及维护的注意事项。如果为硬件集成,则需说明环境方面所应采取的安全措施,例如对静电场和磁场的考虑。 6.产品集成进度 [ 集成时间表与集成策略相对应,明确在集成阶段里什么时间由集成单元负责人集成其负责的集成单元。集成过程时间表应依从项目计划中给出的集成时间表。]

说明产品集成的时间进度,及工作安排。 7.产品集成顺序 说明产品集成顺序,可使用Visio绘制。在中英文混排时,英文部分一定要用英文输入,不能采用中文输入的英文字母。流程图用Visio 绘制完成后,在WORD中采用选择性粘贴“增强型图元文件Picture (Enhanced Metafile)”的形式粘贴到Word文件中。 8.产品集成备选顺序 说明产品备选集成顺序和备选的组件,以及采用备选集成顺序的条件。

集成策略 [不论是采用结构化或面向对象方法设计实现的系统,它们的集成一般是一个递增的过程,集成策略中的主要内容是集成单元的集成顺序和接口定义。 接口定义是描述集成单元应遵守的共同约定,例如采用构件构造系统,集成单元应遵循构件系统规范(COM/DCOM/CORBAR/OMS等)。 集成顺序是集成单元的先后顺序,如哪些部分采用自顶向下集成,哪些部分测试自底向上集成,这取决于需求定义、系统体系结构等因素。 集成测试是把经过单元测试的模块放在一起形成一个功能模块或子系统来测试。着重测试模块的接口以及集成后的功能。] 9.产品集成规程 说明产品集成时注意事项。如果为硬件集成,则需说明集成方面所应采取的安全措施,例如对静电场和磁场的考虑。组织的集成步骤、及判别一个组件是否集成成功的标准。 交付的工作产品

JAVA中常用的集合类型

JAVA常用的高级数据类型——集合类型 一、JAVA语言中的集合类型主要有三种形式:Set(集)、List(列表)、Map(映射),每种类型的集合都包括三部分:接口、实现和算法。 a)集合接口实现集合的操作和集合的具体功能实现细节的相互分离—— Set接口、List接口、Map接口 b)集合的具体功能实现类实质上是各种可重用的数据结构的具体表示 List接口的实现类有ArrayList、LinkedList、Stack和Vector等 集合类,Vector 类提供了实现可增长数组的功能,随着更多元素加 入其中,数组变的更大。在删除一些元素之后,数组变小。 Set接口的实现类有HashSet、LinkedHashSet和TreeSet等集合类 Map接口的实现类有HashMap、Hashtable、LinkedHashMap、Properties和TreeMap等集合类。 c)集合的算法指可以对实现集合接口的各个集合的功能实现类提供如排 序、查找、交换和置换等方面的功能实现。 二、List接口 1.List接口代表有序的集合,可以对List接口代表的有序集合中每个元素 的插入位置进行精确地控制,并利用元素的整数索引(代表元素在集合中的位置)访问元素中的各个成员,List接口代表的集合是允许出现重复元素的。 2.List接口主要成员方法: 1)void add(int index,E element)在列表指定位置插入指定元素 2)E get(int index) 返回结合中指定位置的元素 3)E remove(int index) 移除集合中指定位置的元素 4)E set(int index,E elment) 用指定元素替换集合中指定位置的元素 5)boolean add(E o) 向列表的尾部追加指定的元素 6)boolean contains(Object o) 如果列表包含指定的元素,则返回true。 7)boolean isEmpty() 如果列表不包含元素,则返回 true。 8)int size() 返回列表中的元素数 9)Iterator iterator()返回以正确顺序在列表的元素上进行迭代的迭代器。 3.List的实现类 List在数据结构中分别表现为数组(ArrayList)、向量(Vector)、链表(LinkedList)、堆栈(Stack)和队列等形式。 Vector集合和ArrayList集合都是采用数组形式来保存对象,区别在于ArrayList集合本身不具有线程同步的特性,不能用在多线程的环境下,可以使用ArrayList集合能够节省由于同步而产生的系统性能的开销。而Vector集合实现了对线程同步的支持,因此在多线程并发访问的应用环境下,该集合本身能够保证自身具有线程安全性。在多线程的并发访问中,可以将Vector集合的对象实例设计为类中的成员属性,而应该将ArrayList 集合的对象实例设计为局部对象。 public class UserInfo{ List oneVector=new Vector(); public void execute(){

模式识别感知器算法求判别函数

感知器算法求判别函数 一、 实验目的 掌握判别函数的概念和性质,并熟悉判别函数的分类方法,通过实验更深入的了解判别函数及感知器算法用于多类的情况,为以后更好的学习模式识别打下基础。 二、 实验内容 学习判别函数及感知器算法原理,在MATLAB 平台设计一个基于感知器算法进行训练得到三类分布于二维空间的线性可分模式的样本判别函数的实验,并画出判决面,分析实验结果并做出总结。 三、 实验原理 3.1 判别函数概念 直接用来对模式进行分类的准则函数。若分属于ω1,ω2的两类模式可用一方程d (X ) =0来划分,那么称d (X ) 为判别函数,或称判决函数、决策函数。如,一个二维的两类判别问题,模式分布如图示,这些分属于ω1,ω2两类的模式可用一直线方程 d (X )=0来划分。其中 0)(32211=++=w x w x w d X (1) 21,x x 为坐标变量。 将某一未知模式 X 代入(1)中: 若0)(>X d ,则1ω∈X 类; 若0)(3时:判别边界为一超平面[1]。 3.2 感知器算法 1958年,(美)F.Rosenblatt 提出,适于简单的模式分类问题。感知器算法是对一种分

类学习机模型的称呼,属于有关机器学习的仿生学领域中的问题,由于无法实现非线性分类而下马。但“赏罚概念( reward-punishment concept )” 得到广泛应用,感知器算法就是一种赏罚过程[2]。 两类线性可分的模式类 21,ωω,设X W X d T )(=其中,[]T 1 21,,,,+=n n w w w w ΛW ,[]T 211,,,,n x x x Λ=X 应具有性质 (2) 对样本进行规范化处理,即ω2类样本全部乘以(-1),则有: (3) 感知器算法通过对已知类别的训练样本集的学习,寻找一个满足上式的权向量。 感知器算法步骤: (1)选择N 个分属于ω1和 ω2类的模式样本构成训练样本集{ X1 ,…, XN }构成增广向量形式,并进行规范化处理。任取权向量初始值W(1),开始迭代。迭代次数k=1。 (2)用全部训练样本进行一轮迭代,计算W T (k )X i 的值,并修正权向量。 分两种情况,更新权向量的值: 1. (),若0≤T i k X W 分类器对第i 个模式做了错误分类,权向量校正为: ()()i c k k X W W +=+1 c :正的校正增量。 2. 若(),0T >i k X W 分类正确,权向量不变:()()k k W W =+1,统一写为: ???∈<∈>=21T ,0,0)(ωωX X X W X 若若d

3-决策树与集成算法

树模型 决策树:从根节点开始一步步走到叶子节点(决策) 所有的数据最终都会落到叶子节点,既可以做分类也可以做回归

树的组成 根节点:第一个选择点 非叶子节点与分支:中间过程叶子节点:最终的决策结果

决策树的训练与测试 训练阶段:从给定的训练集构造出来一棵树(从跟节点开始选择特征,如何进行特征切分) 测试阶段:根据构造出来的树模型从上到下去走一遍就好了 一旦构造好了决策树,那么分类或者预测任务就很简单了,只需要走一遍就可以了,那么难点就在于如何构造出来一颗树,这就没那么容易了,需要考虑的问题还有很多的!

如何切分特征(选择节点) 问题:根节点的选择该用哪个特征呢?接下来呢?如何切分呢? 想象一下:我们的目标应该是根节点就像一个老大似的能更好的切分数据(分类的效果更好),根节点下面的节点自然就是二当家了。 目标:通过一种衡量标准,来计算通过不同特征进行分支选择后的分类情况,找出来最好的那个当成根节点,以此类推。

衡量标准-熵 熵:熵是表示随机变量不确定性的度量 (解释:说白了就是物体内部的混乱程度,比如杂货市场里面什么都有那肯定混乱呀,专卖店里面只卖一个牌子的那就稳定多啦) 公式:H(X)=-∑ pi * logpi, i=1,2, ... , n 一个栗子:A集合[1,1,1,1,1,1,1,1,2,2] B集合[1,2,3,4,5,6,7,8,9,1] 显然A集合的熵值要低,因为A里面只有两种类别,相对稳定一些 而B中类别太多了,熵值就会大很多。(在分类任务中我们希望通过节点分支后数据类别的熵值大还是小呢?)

衡量标准-熵 熵:不确定性越大,得到的熵值也就越大 当p=0或p=1时,H(p)=0,随机变量完全没有不确定性当p=0.5时,H(p)=1,此时随机变量的不确定性最大 如何决策一个节点的选择呢? 信息增益:表示特征X使得类Y的不确定性减少的程度。(分类后的专一性,希望分类后的结果是同类在一起)

机器学习入门 - 感知器

机器学习入门- 感知器(PERCEPTRON) POSTED IN 学术_STUDY, 机器学习 本文是基于马里兰大学教授Hal Dame III(Blogger)课程内容的笔记。 感知器(Perceptron)这个词会成为Machine Learning的重要概念之一,是由于先辈们对于生物神经学科的深刻理解和融会贯通。 对于神经(neuron)我们有一个简单的抽象:每个神经元是与其他神经元连结在一起的,一个神经元会受到多个其他神经元状态的冲击,并由此决定自身是否激发。(如下图) Neuron Model (From Wikipedia) 这玩意儿仔细想起来可以为我们解决很多问题,尤其是使用决策树和KNN算法时解决不了的那些问题: ?决策树只使用了一小部分知识来得到问题的答案,这造成了一定程度上的资源浪费。 ?KNN对待数据的每个特征值都是一样的,这也是个大问题。比如一组数据包含100种特征值,而只有其中的一两种是起最重要作用的话,其他的特征值就变成了阻碍我们找到最好答案的噪声(Noise)。 根据神经元模型,我们可以设计这样一种算法。对于每种输入值(1 - D),我们计算一个权重。当前神经元的总激发值(a)就等于每种输入值(x)乘以权重(w)之和。 neuron sum 我们还可以推导出以下几条规则: ?如果当前神经元的某个输入值权重为零,则当前神经元激发与否与这个输入值无关?如果某个输入值的权重为正,它对于当前神经元的激发值a 产生正影响。反之,如果权重为负,则它对激发值产生负影响。

接下来我们要将偏移量(bias)的概念加入这个算法。有时我们希望我们的神经元激发量a 超过某一个临界值时再激发。在这种情况下,我们需要用到偏移量b。 neuron sum with bias 偏移量b 虽然只是附在式子后面的一个常数,但是它改变了几件事情: ?它定义了神经元的激发临界值 ?在空间上,它对决策边界(decision boundary) 有平移作用,就像常数作用在一次或二次函数上的效果。这个问题我们稍后再讨论。 在了解了神经元模型的基本思路之后,我们来仔细探讨一下感知器算法的具体内容。 感知器算法虽然也是二维分类器(Binary Classifier),但它与我们所知道的决策树算法和KNN都不太一样。主要区别在于: ?感知器算法是一种所谓“错误驱动(error-driven)”的算法。当我们训练这个算法时,只要输出值是正确的,这个算法就不会进行任何数据的调整。反之,当输出值与实际值异号,这个算法就会自动调整参数的比重。 ?感知器算法是实时(online)的。它逐一处理每一条数据,而不是进行批处理。 perceptron algorithms by Hal Dame III 感知器算法实际上是在不断“猜测”正确的权重和偏移量: ?首先,感知器算法将所有输入值的权重预设为0。这意味着,输入值预设为对结果不产生任何影响。同时,偏移量也被预设为0。 ?我们使用参数MaxIter。这个参数是整个算法中唯一一个超参数(hyper-parameter)。 这个超参数表示当我们一直无法找到准确答案时,我们要最多对权重和偏移量进行几次优化。

(完整word版)系统集成及分类

系统集成 科技名词定义 中文名称:系统集成 英文名称:system integration 定义:将不同的系统,根据应用需要,有机地组合成一个一体化的、功能更加强大的新型系统的过程和方法。 所属学科:测绘学(一级学科);摄影测量与遥感学(二级学科) 本内容由全国科学技术名词审定委员会审定公布 系统集成是在系统工程科学方法的指导下,根据用户需求,优选各种技术和产品,将各个分离的子系统连接成为一个完整可靠经济和有效的整体,并使之能彼此协调工作,发挥整体效益,达到整体性能最优。 目录 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 概念 新兴的服务方式 从业人员素质要求 特点 系统集成商的发展 系统集成分类 展开

所谓系统集成(SI,System Integration),就是通过结构化的综合布线系统和计算机网络技术,将各个分离的设备(如个人电脑)、功能和信息等集成到相互关联的、统一和协调的系统之中,使资源达到充分共享,实现集中、高效、便利的管理。系统集成应采用功能集成、网络集成、软件界面集成等多种集成技术。系统集成实现的关键在于解决系统之间的互连和互操作性问题,它是一个多厂商、多协议和面向各种应用的体系结构。这需要解决各类设备、子系统间的接口、协议、系统平台、应用软件等与子系统、建筑环境、施工配合、组织管理和人员配备相关的一切面向集成的问题。 新兴的服务方式 系统集成作为一种新兴的服务方式,是近年来国际信息服务业中发展势头最猛的一个行业。系统集成的本质就是最优化的综合统筹设计,一个大型的综合计算机网络系统,系统集成包括计算机软件、硬件、操作系统技术、数据库技术、网络通讯技术等的集成,以及不同厂家产品选型,搭配的集成,系统集成所要达到的目标-整体性能最优,即所有部件和成分合在一起后不但能工作,而且全系统是低成本的、高效率的、性能匀称的、可扩充性和可维护的系统,为了达到此目标,系统集成商的优劣是至关重要的。 从业人员素质要求 这就对系统集成技术人员提出了很高的要求:不仅要精通各个厂商的产品和技术,能够提出系统模式和技术解决方案。更要对用户的业务模式、组织结构等有较好的理解。同时还要能够用现代工程学和项目管理的方式,对信息系统各个流程进行统一的进程和质量控制,并提供完善的服务。 特点 系统集成有以下几个显著特点: 1:系统集成要以满足用户的需求为根本出发点。 2:系统集成不是选择最好的产品的简单行为,而是要选择最适合用户的需求和投资规模的产品和技术。 3:系统集成不是简单的设备供货,它体现更多的是设计、调试与开发的技术和能力。 4:系统集成包含技术、管理和商务等方面,是一项综合性的系统工程。技术是系统集成工作的核心,管理和商务活动是系统集成项目成功实施的可靠保障。 5:性能性价比的高低是评价一个系统集成项目设计是否合理和实施是否成功的重要参考因素。

最新C语言常用算法集合汇总

C语言常用算法集合

1.定积分近似计算: /*梯形法*/ double integral(double a,double b,long n) { long i;double s,h,x; h=(b-a)/n; s=h*(f(a)+f(b))/2; x=a; for(i=1;i

if(n==1||n==2) *s=1; else{ fib(n-1,&f1); fib(n-2,&f2); *s=f1+f2; } } 3.素数的判断: /*方法一*/ for (t=1,i=2;i0;n/=10) k=10*k+n%10; return k; } /*求回文数*/

感知器的学习算法

感知器的学习算法 1.离散单输出感知器训练算法 设网络输入为n 维向量()110-=n x x x ,,, X ,网络权值向量为()110-=n ωωω,,, W ,样本集为(){}i i d ,X ,神经元激活函数为f ,神经元的理想输出为d ,实际输出为y 。 算法如下: Step1:初始化网络权值向量W ; Step2:重复下列过程,直到训练完成: (2.1)对样本集中的每个样本()d ,X ,重复如下过程: (2.1.1)将X 输入网络; (2.1.2)计算)(T =WX f y ; (2.1.3)若d y ≠,则当0=y 时,X W W ?+=α;否则X W W ?-=α。 2.离散多输出感知器训练算法 设网络的n 维输入向量为()110-=n x x x ,,, X ,网络权值矩阵为{}ji n m ω=?W ,网络理想输出向量为m 维,即()110-=m d d d ,,, D ,样本集为(){}i i D X ,,神经元激活函数为f , 网络的实际输出向量为()110-=m y y y ,,, Y 。 算法如下: Step1:初始化网络权值矩阵W ; Step2:重复下列过程,直到训练完成: (2.1)对样本集中的每个样本()D X ,,重复如下过程: (2.1.1)将X 输入网络; (2.1.2)计算)(T =XW Y f ; (2.1.3)对于输出层各神经元j (110-=m j ,,, )执行如下操作: 若j j d y ≠,则当0=j y 时,i ji ji x ?+=αωω,110-=n i ,,, ; 否则i ji ji x ?-=αωω,110-=n i ,,, 。

集成电路分类及其特点

时间:2014春季学期班级:1208101 学号:1120810102 姓名:王云 集成电路分类及其特点 摘要:集成电路根据不同的功能用途分为模拟和数字两大类别,而具体功能更是数不胜数,其应用遍及人类生活的方方面面。集成电路根据内部的集成度分为大规模、中规模、小规模三类。其封装也有许多形式:“双列直插”和“单列直插”的最为常见。消费类电子产品中用软封装的IC,精密产品中用贴片封装的IC等。对于CMOS型IC,特别要注意防止静电击穿IC,最好也不要用未接地的电烙铁焊接。集成电路型号众多,随着技术的发展,又有更多的功能更强、集成度更高的集成电路涌现,为电子产品的生产制作带来了方便。 关键词:集成电路 分类 特点 发展趋势 关键技术 一、概述 集成电路(integrated circuit)是一种微型电子器件或部件。采用一定的工艺,把一个电路中所需的晶体管、二极管、电阻、电容和电感等元件及布线互连一起,制作在一小块或几小块半导体晶片或介质基片上,然后封装在一个管壳内,成为具有所需电路功能的微型结构;其中所有元件在结构上已组成一个整体,使电子元件向着微小型化、低功耗、智能化和和高可靠性方面迈进了一大步。它在电路中用字母“IC”表示。 集成电路发明者为杰克·基尔比--基于锗的集成电路 和罗伯特·诺伊思--基于硅的集成电路(当今半导体工业大多数应用的是基于硅的集成电路)。仅仅在其开发后半个世纪,集成电路变得无处不在,电脑,手机和其他数字电器成为现代社会结构不可缺少的一部分。这是因为,现代计算,交流,制造和交通系统,包括互联网,全都依赖于集成电路的存在。甚至很多学者认为有集成电路带来的数字革命是人类历史中最重要的事件。 二、分类及其特点 集成电路有很多种分类方法,常见的有以下几种: 1. 按使用功能分类 按使用功能主要分为模拟集成电路和数字集成电路两大类别。 (1)模拟集成电路。 模拟集成电路又称线性电路,用来产生、放大和处理各种模拟信号(指幅度随时间变化的信号。例如半导体收音机的音频信号、录放机的磁带信号等),其输入信号和输出信号成比例关系。主要有集成稳压器、运算放大器、功率放大器及专用集成电路等。其主要类型如下图1:

机器学习实战之分类算法

机器学习实战之分类算法 第一章机器学习概论 (4) 机器学习基本概念 (4) 机器学习的主要任务以及相应的算法 (4) 如何选择合适的算法? (4) 机器学习应用的步骤 (5) 第二章 K近邻算法(KNN) (5) 工作原理 (5) 实现步骤 (6) K近邻算法的优缺点 (6) 第三章决策树 (7) 基本思路 (7) 集合无序程度测量 (7) 应用场景 (7) 优缺点 (7) 第四章朴素贝叶斯分类 (8) 基本思路 (8) 基本假设 (8) 条件概率 (8) 词袋模型和词集模型 (9) 优缺点 (10) 标称型和数值型数据的区别 (10)

主要应用及步骤 (10) 第五章逻辑回归 (12) 基本思想 (12) 使用场景 (12) 优缺点 (12) Sigmoid函数 (13) 回归系数 (13) 梯度上升法 (14) 特征缺失处理 (14) 标签缺失处理 (14) 第六章支持向量机SVM (14) 基本思想 (14) SVM第一层理解 (15) 超平面的确定 (15) 函数间隔和几何间隔 (15) 最大间隔分类器 (16) SMO优化算法 (16) 核函数 (19) 应用场景 (19) 第七章 AdaBoost分类 (19) Bagging (20) Boosting (20) Adaboost (20) Adaboost的优点 (20)

Adaboost实现步骤 (21) 第八章非均衡分类问题 (23) 分类性能指标 (23) 混淆矩阵 (23) ROC曲线 (24) 处理非均衡问题的数据抽样 (24)

第一章机器学习概论 机器学习基本概念 机器学习就是将无序的数据转化为有用的信息。一个实例有n个特征,由n列组成。机器学习最主要的任务就是分类,另一个就是回归,回归中比较典型的就是线性拟合。分类和回归都属于监督学习,因为这类算法必须知道要预测什么,即已知目标变量的分类信息。与监督学习对应的是无监督学习,此时数据没有类别信息,也不会给定目标值,将数据集合分成由类似的对象组成的多个类的过程叫做聚类。将描述数据统计值的过程称之为密度估计。分类首先要进行训练,训练样本集必须确定目标变量的值,以便发现特征与目标变量之间的关系。特征或者属性通常是训练样本集的列,他们是独立测量得到的结果,多个特征联系在一起共同组成一个训练样本。 机器学习的主要任务以及相应的算法 如何选择合适的算法? 如果要预测目标变量的值:

感知器算法实验--1

感知器算法实验--1

一.实验目的 1.理解线性分类器的分类原理。 2.掌握感知器算法,利用它对输入的数据进行 分类。 3.理解BP算法,使用BP算法对输入数据进 行分类。 二. 实验原理 1.感知器算法 感知器算法是通过训练模式的迭代和学习算法,产生线性可分的模式判别函数。感知器算法就是通过对训练模式样本集的“学习”得出判别函数的系数解。在本次实验中,我们主要是采用硬限幅函数进行分类。 感知器的训练算法如下: 设输入矢量{x1,x2,…,x n}其中每一个模式类别已知,它们分别属于ω1类和ω2类。 (1)置步数k=1,令增量ρ为某正的常数,分别赋给初始增广权矢量w(1)的各分量较小的任意值。 (2)输入训练模式x k,计算判别函数值 w T(k) x k。 (3)调整增广权矢量,规则是:

a.如果x k ∈ω1和w T (k) x k ≤0,则w(k+1)=w(k)+ ρx k ; b.如果x k ∈ω2和w T (k) x k ≥0,则w(k+1)=w(k)-ρx k ; c.如果x k ∈ω1和w T (k) x k >0,或x k ∈ω2和w T (k) x k <0,则w(k+1)=w(k) (4)如果k 0分类正确,则为第一个表达式,如果w T (k) x k ≤0错误分类则为第二个表达式。 在全部模式训练完一轮之后只要还有模式分类错误,则需要进行第二轮迭代,再用全部训练模式训练一次,建立新的权矢量。如果对训练模式还有错分,则进行第三轮迭代依此类推,直

数字集成电路的分类

数字集成电路的分类 数字集成电路有多种分类方法,以下是几种常用的分类方法。 1.按结构工艺分 按结构工艺分类,数字集成电路可以分为厚膜集成电路、薄膜集成电路、混合集成电路、半导体集成电路四大类。图如下所示。 世界上生产最多、使用最多的为半导体集成电路。半导体数字集成电路(以下简称数字集成电路)主要分为TTL、CMOS、ECL三大类。 ECL、TTL为双极型集成电路,构成的基本元器件为双极型半导体器件,其主要特点是速度快、负载能力强,但功耗较大、集成度较低。双极型集成电路主要有TTL(Transistor-Transistor Logic)电路、ECL(Emitter Coupled Logic)电路和I2L(Integrated Injection Logic)电路等类型。其中TTL电路的性能价格比最佳,故应用最广泛。

ECL,即发射极耦合逻辑电路,也称电流开关型逻辑电路。它是利用运放原理通过晶体管射极耦合实现的门电路。在所有数字电路中,它工作速度最高,其平均延迟时间tpd可小至1ns。这种门电路输出阻抗低,负载能力强。它的主要缺点是抗干扰能力差,电路功耗大。 MOS电路为单极型集成电路,又称为MOS集成电路,它采用金属-氧化物半导体场效应管(Metal Oxide Semi-conductor Field Effect Transistor,缩写为MOSFET)制造,其主要特点是结构简单、制造方便、集成度高、功耗低,但速度较慢。MOS集成电路又分为PMOS(P-channel Metal Oxide Semiconductor,P沟道金属氧化物半导体)、NMOS(N-channel Metal Oxide Semiconductor,N沟道金属氧化物半导体)和CMOS(Complement Metal Oxide Semiconductor,复合互补金属氧化物半导体)等类型。 MOS电路中应用最广泛的为CMOS电路,CMOS数字电路中,应用最广泛的为4000、4500系列,它不但适用于通用逻辑电路的设计,而且综合性能也很好,它与TTL电路一起成为数字集成电路中两大主流产品。CMOS数字集成电路电路主要分为4000(4500系列)系列、54HC/74HC系列、54HCT/74HCT系列等,实际上这三大系列之间的引脚功能、排列顺序是相同的,只是某些参数不同而已。例如,74HC4017与CD4017为功能相同、引脚排列相同的电路,前者的工作速度高,工作电源电压低。4000系列中目前最常用的是B 系列,它采用了硅栅工艺和双缓冲输出结构。 Bi-CMOS是双极型CMOS(Bipolar-CMOS)电路的简称,这种门电路的特点是逻辑部分采用CMOS结构,输出级采用双极型三极管,因此兼有CMOS电路的低功耗和双极型电路输出阻抗低的优点。 (1)TTL类型 这类集成电路是以双极型晶体管(即通常所说的晶体管)为开关元件,输入级采用多发射极晶体管形式,开关放大电路也都是由晶体管构成,所以称为晶体管-晶体管-逻辑,即Transistor-Transistor-Logic,缩写为TTL。TTL电路在速度和功耗方面,都处于现代数字集成电路的中等水平。它的品种丰富、互换性强,一般均以74(民用)或54(军用)为型号前缀。 ①74LS系列(简称LS,LSTTL等)。这是现代TTL类型的主要应用产品系列,也是逻辑集成电路的重要产品之一。其主要特点是功耗低、品种多、价格便宜。 ②74S系列(简称S,STTL等)。这是TTL的高速型,也是目前应用较多的产品之一。

集合概念、表示方法、分类以及集合之间的关系

集合概念、表示方法、分类以及集合之间的关系 一般地,我们把研究对象统称为元素,一些元素组成的总体叫集 合,也简称集。 通常用大括号{ }或大写的拉丁字母A,B,C…表示,而元素用小写的拉丁字母a,b,c…表示。 元素与集合的关系有“属于∈”及“不属于?两种) ⑴若a是集合A中的元素,则称a属于集合A,记作a∈A; ⑵若a不是集合A的元素,则称a不属于集合A,记作a?A。 非负整数集(或自然数集),记作N; ;N内排除0的集. 正整数集,记作N*或N + 整数集,记作Z;有理数集,记作Q;实数集,记作R; ⑴确定性:⑵互异性:⑶无序性: 1:判断以下元素的全体是否组成集合,并说明理由: ⑴某班个子较高的同学⑵长寿的人 ⑷倒数等于它本身的数 ⑸某校2011级新生;⑹血压很高的人; ⑺著名的数学家;⑻平面直角坐标系内所有第三象限的点 7.元素与集合的关系:(元素与集合的关系有“属于∈”及“不属于?”) ⑴若a是集合A中的元素,则称a属于集合A,记作a∈A; ⑵若a不是集合A的元素,则称a不属于集合A,记作a?A。

例如,我们A 表示“1~20以内的所有质数”组成的集合,则有3∈A ,4 ?A ,等等。 练:A={2,4,8,16},则4A ,8 A ,32 A. 巩固练习分析: 练1.已知集合P 的元素为21,,3m m m --, 若2∈P 且-1?P ,求实 数m 的值。 练2下面有四个命题: ①若-a ?Ν,则a ∈Ν ②若a ∈Ν,b ∈Ν,则a +b 的最小值是2 ③集合N 中最小元素是1 ④ x 2+4=4x 的解集可表示为{2,2} 其中正确命题的个数是( ) 3求集合{2a ,a 2+a }中元素应满足的条件? 4若 t 1t 1+-∈{t},求t 的值. ⒈列举法:把集合中的元素一一列举出来, 并用花括号“{ }”括起来表 示 2.用列举法表示下列集合: (1) 小于5的正奇数组成的集合; (2) 能被3整除而且大于4小于15的自然数组成的集合; ⒉描述法:用集合所含元素的共同特征表示集合的方法,称为描述法。。 一般格式:{}()x A p x ∈

两个集合合并算法

#include #include typedef struct { int n; }term,ElemType; typedef struct LNode { ElemType data; struct LNode *next; }LNode,*LinkList; typedef LinkList polymail; void create(LinkList &L); void add(polymail &pa,polymail &pb); void print(polymail &l); int comp(polymail &p,ElemType b); void main() { LinkList la,lb; printf("请输入集合A\n"); create(la); printf("请输入集合B\n"); create(lb); add(la,lb); print(la); free(lb); } void create(LinkList &L) { LinkList p,q; int n; n=0; L=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); L->next=NULL; p=q=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); printf("输入以0结束\n"); scanf("%d",&p->data.n); while(p->data.n!=0) { n=n+1; if(n==1) L->next=p; else q->next=p;

q=p; p=(LinkList)malloc(sizeof(LNode)); scanf("%d",&p->data.n); } q->next=NULL; } void add(polymail &pa,polymail &pb) { polymail ha,hb,qa,qb; ElemType a; ha=pa; hb=pb; qa=ha->next; qb=hb->next; while(qb) { a=qb->data; switch(comp(pa,a)) { case 0:hb=qb->next;qb->next=ha->next;ha->next=qb;qb=hb;break; case 1:hb=qb->next;free(qb);qb=hb;break; } } free(hb); } int comp(polymail &p,ElemType b) { int n; n=0; polymail q; q=p->next; if(q!=NULL) do { if(b.n==q->data.n) { n=1; break; } q=q->next; }while(q!=NULL); return n; } void print(polymail &p)

感知器的训练算法实例

感知器的训练算法实例 将属于ω2的训练样本乘以(-1),并写成增广向量的形式。 x①=(0 0 1)T, x②=(0 1 1)T, x③=(-1 0 -1)T, x④=(-1 -1 -1)T 第一轮迭代:取C=1,w(1)= (0 0 0)T 因w T(1)x①=(0 0 0)(0 0 1)T=0≯0,故w(2)=w(1)+x①=(0 0 1)T 因w T(2)x②=(0 0 1)(0 1 1)T=1>0,故w(3)=w(2)=(0 0 1)T 因w T(3)x③=(0 0 1)(-1 0 -1)T=-1≯0,故w(4)=w(3)+x③=(-1 0 0)T 因w T(4)x④=(-1 0 0)(-1 -1 -1)T=1>0,故w(5)=w(4)=(-1 0 0)T 这里,第1步和第3步为错误分类,应“罚”。 因为只有对全部模式都能正确判别的权向量才是正确的解,因此需进行第二轮迭代。 第二轮迭代: 因w T(5)x①=(-1 0 0)(0 0 1)T=0≯0,故w(6)=w(5)+x①=(-1 0 1)T 因w T(6)x②=(-1 0 1)(0 1 1)T=1>0,故w(7)=w(6)=(-1 0 1)T 因w T(7)x③=(-1 0 1)(-1 0 -1)T=0≯0,故w(8)=w(7)+x③=(-2 0 0)T 因w T(8)x④=(-2 0 0)(-1 -1 -1)T=2>0,故w(9)=w(8)=(-2 0 0)T 需进行第三轮迭代。 第三轮迭代: 因w T(9)x①=(-2 0 0)(0 0 1)T=0≯0,故w(10)=w(9)+x①=(-2 0 1)T

经典算法集合

经典算法集合 1、求两数和。 #include main() {int a,b,sum; a=1;b=2; sum=a+b; printf("sum is %d\n",sum); } 2、求两数中的大数。 (方法一) #include main() {int a,b,c; scanf("%d,%d",&a,&b); if(a>b) c=a; else c=b; printf("%d",c); (方法二) #include main() {int a,b,c; scanf("%d,%d",&a,&b); c=max(a,b); printf("max=%d\n",c); } int max(int x,int y) {int z; if(x>y) z=x; else z=y; return(z);} 3、输入a、b、c的值,求最大值。(方法一) #include main() {int a,b,c,max; scanf("%d,%d,%d",&a,&b,&c); max=a; if(max main() {int a,b,c,max; scanf("%d,%d,%d",&a,&b,&c); if(a void main() { char a; printf(“Input a lowercase letter:”); a = getchar(); a = a-32; printf(“%c \n”,a); 5、通过键盘输入两数,并对调。 (方法一) #include main( ) {int x,y,t; printf(“input x and y:\n”); scanf(“%d,%d”,&x,&y); printf(“x=%d,y=%d”,x,y); t=x;x=y;y=t; printf(“x=%d,y=%d\n”,x,y); } (方法二) void swap(int x, int y) { int z; z=x; x=y; y=z; printf("\nx=%d,y=%d",x ,y); }

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