机器学习

感知机算法及Python实现

1 何为感知机? 感知机是一个单层人工神经网络,是一个用于二分类的算法,其也是线性分类器的一种。 其可被抽象为下图所示模型,即一个神经元接收到来自n个其它神经元的输入信号,对这些输入信号,通过带权值的连接进行计算(各个连接线的权值与对应输入值相乘,然后进行累加),然后判断计算出来的累加值是否超过阈值(Threshold),若等于或超过阈值,则输出y为1,表示该神经元激活,否则输出y为-1表示该神经元抑制。 所以,感知机模型可被描述为:

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k-d tree算法原理及实现

k-d tree即k-dimensional tree,常用来作空间划分及近邻搜索,是二叉空间划分树的一个特例。通常,对于维度为$k$,数据点数为$N$的数据集,k-d tree适用于$N\gg2^k$的情形。 1)k-d tree算法原理

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