因为单层感知器的特性适合于做分类问题,借这个例子我们去实际体会下单层感知器的二分类问题:
比如这样一组数据集:
X =[ -9, 1, -12, -4, 0, 5];
Y=[15, -8, 4, 5, 11, 9];
使用matlab作图:
如果我们按照x的正负进行分类,使用一条线进行以下的分类是最为合适的:
而使用单层感知器对这样的分类问题是很有效的.
代码如下:
得出结果如下:
其中这个曲线是可以将坐标点进行分类的方程,mae的曲线是平均绝对误差的曲线.
因为单层感知器的特性适合于做分类问题,借这个例子我们去实际体会下单层感知器的二分类问题:
比如这样一组数据集:
X =[ -9, 1, -12, -4, 0, 5];
Y=[15, -8, 4, 5, 11, 9];
使用matlab作图:
如果我们按照x的正负进行分类,使用一条线进行以下的分类是最为合适的:
而使用单层感知器对这样的分类问题是很有效的.
代码如下:
得出结果如下:
其中这个曲线是可以将坐标点进行分类的方程,mae的曲线是平均绝对误差的曲线.
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本文标题：深度学习与神经网络:单层感知机应用(二分类)
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ysegkftx.html
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