感知器算法

‘壹’ 如何理解感知机学习算法的对偶形式

机器学习方面的面试主要分成三个部分： 1. 算法和理论基础 2. 工程实现能力与编码水平 3. 业务理解和思考深度 1. 理论方面，我推荐最经典的一本书《统计学习方法》，这书可能不是最全的，但是讲得最精髓，薄薄一本

‘贰’ 感知器算法对非线性可分样本进行训练时，为什么训练迭代过程不收敛，怎么解决

你用的是什么挖掘技术，是神经网络还是SVM。
如果是SVM，核函数试试换成非线性的，有些SVM的代码默认执行线性分类核函数；
如果是神经网络，可以试试将样本0-1归一化。

‘叁’ 试用感知器算法求出分类决策函数，并判断 x6 =t 属于 哪一类

其实HK算法思想很朴实,就是在最小均方误差准则下求得权矢量. 他相对于感知器算法的优点在于,他适用于线性可分和非线性可分得情况,对于线性可分的情况,给出最优权矢量,对于非线性可分得情况,能够判别出来,以退出迭代过程. 2.在程序编制过程中

‘肆’ BP神经网络和感知器有什么区别

1、发展背景不同：

感知器是Frank Rosenblatt在1957年所发明的一种人工神经网络，可以被视为一种最简单形式的前馈式人工神经网络，是一种二元线性分类器。

而BP神经网络发展于20世纪80年代中期，David Runelhart。Geoffrey Hinton和Ronald W-llians、DavidParker等人分别独立发现了误差反向传播算法，简称BP，系统解决了多层神经网络隐含层连接权学习问题，并在数学上给出了完整推导。

2、结构不同：

BP网络是在输入层与输出层之间增加若干层(一层或多层)神经元，这些神经元称为隐单元，它们与外界没有直接的联系，但其状态的改变，则能影响输入与输出之间的关系，每一层可以有若干个节点。

感知器也被指为单层的人工神经网络，以区别于较复杂的多层感知器（Multilayer Perceptron）。 作为一种线性分类器，（单层）感知器可说是最简单的前向人工神经网络形式。

3、算法不同：

BP神经网络的计算过程由正向计算过程和反向计算过程组成。正向传播过程，输入模式从输入层经隐单元层逐层处理，并转向输出层，每层神经元的状态只影响下一层神经元的状态。感知器使用特征向量来表示的前馈式人工神经网络，它是一种二元分类器，输入直接经过权重关系转换为输出。

‘伍’ 感知器算法为什么样本矩阵要多加一个维度

我先声明一下，你所说的矩阵一定是编程中的种群位置矩阵吧，也就是该矩阵每一行就是一个粒子，有多少列，处理对象就有多少维。
我给你打个比方吧，如下方程：f((x1,x2,x3))=(x1)^2+(x2)^2+(x3)^2求在((1,2)(4,5)(6,7))三维空间内的最小值。
在PSO中，优化算法就是用来找这个方程的最小值的。
首先，针对本问题，粒子群的每个个体的维度就确定了，一定是三维，为什么呢？就是因为优化对象，也就是这个方程，是三维的。
其次，种群个数吗，你可以自己取，这与优化对象的复杂程度（即维度），优化空间的大小等都有关，对于上面的对象，我会取10个粒子就够了。
最后，你说的是对的。该矩阵行数就是总粒子数。

老兄，给点分啊，这么少，太小气了

‘陆’ BP网络 多层感知器 区别

多层感知器是指得结构，BP是指得学习算法。
感知器模型挺简单的，就是神经元上多个输入的求和带入输出函数减去阈值。多层感知器就是指得结构上多层的感知器模型递接连成的前向型网络。BP就是指得反向传播算法，BP网络指得就是具有多层感知器结构采取反向传播算法的网络。
BP网络就是多层感知器网络的一种，但是BP网络突出的是算法，多层感知器突出的是结构。

‘柒’ 机器学习中的感知器算法的收敛情况

一般实际应用的时候结果不需要那么高的精度，所以收敛会快很多。稍微试几下，打中8~9环就差不多，要打到10环得练好久

‘捌’ matlab中有没有感知器算法的函数

clear all
%输入向量，两种蠓虫的特征向量
p=[1.24 1.36 1.38 1.378 1.38 1.40 1.48 1.54 1.56 1.14 1.18 1.20 1.26 1.28 ...
1.30;1.72 1.74 1.64 1.82 1.90 1.70 1.70 1.82 2.08 1.78 1.96 1.86 2.00 2.00 1.96];
%目标向量
t=[1 1 1 1 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0];
%创建感知器网络
net=newp([0 2.5;0 2.5],1);
figure;
cla;
plotpv(p,t);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
hold on;
%训练该感知器网络
net=init(net);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1});
pause
[net,y,e]=adapt(net,p,t);
linehandle=plotpc(net.IW{1},net.b{1},linehandle);
%检验该感知器网络
p1=[1.24 1.28 1.40;1.80 1.84 2.04];
a=sim(net,p1);
figure;
plotpv(p1,a);
Thepoint=findobj(gca,'type','line');
set(Thepoint,'color','red');
hold on;
plotpv(p,t);
plotpc(net.IW{1},net.b{1});
hold off;
pause

‘玖’ 多层感知器MLP 的 BP 算法是不是有监督学习！

多层感知器MLP 的 BP 算法是有监督学习。

MLP学习中的BP算法是由学习过程由信号的正向传播与误差的反向传播两个过程组成。正向传播时，输入样本从输入层传入，经各隐层逐层处理后，传向输出层。若输出层的实际输出与期望的输出(教师信号)不符，则转入误差的反向传播阶段。误差反传是将输出误差以某种形式通过隐层向输入层逐层反传，并将误差分摊给各层的所有单元，从而获得各层单元的误差信号，此误差信号即作为修正各单元权值的依据。这种信号正向传播与误差反向传播的各层权值调整过程，是周而复始地进行的。权值不断调整的过程，也就是网络的学习训练过程。此过程一直进行到网络输出的误差减少到可接受的程度，或进行到预先设定的学习次数为止。

BP算法介绍