人工智能初识-分类算法
分类算法
- 感知器
- 适应性的线性神经元
机器学习的本质是模拟人的神经元对信号处理的方法
1.神经元的数学表达式
神经元的数学表示：即输入与权重的点乘
输入电信号用向量x1….表示，而后由弱化因子w1…进行弱化，再汇总：z=x1w1+….。在细胞核进行**判断。φ（z）= 1，当z大于等于某一阈值。反之为-1.
2.**函数
单元步调函数，传递信号，输出 1（z 大于阈值） 或 -1
3.矩阵运算
向量的点乘
神经元的数学表示：即输入与权重的点乘
输入电信号用向量x1….表示，而后由弱化因子w1…进行弱化，再汇总：z=x1w1+….。在细胞核进行**判断。φ（z）= 1，当z大于等于某一阈值。反之为-1.
单元步调函数，传递信号，输出 1（z 大于阈值） 或 -1
向量的点乘