Adaline算法的规则 Adaline算法与前一篇文章提到的感知器之间的关键差异在于adaline算法规则的权重基于线性激活函数更新。而感知器则是基于单位跃阶函数。Adaline的线性激活函数是净输入函数的...

感知器学习规则 感知器算法可以总结为以下步骤 把权重初始化为0或者小的随机数 分别对每个训练样本x(i)计算输出值y`(i)，更新权重。 输出值为预先定义好的单位阶跃函数预测的分类标签，同时更新...

逻辑回归与条件概率 要解释作为概率模型的逻辑回归原理，首先要介绍让步比（odds）。即某一特定事件发生的概率，让步比可以定义为 odds = p/(1 - p) p代表正事件发生的概率，指的是要预测的事件...