Doğrusal Olarak Ayrılabilir Verilerin Bir Algılayıcı ile Sınıflandırılması

Matlab Yapay Sinir Ağları Örneği 3- Matlab ile yapay sinir ağı örneklerimizden 3.sü olan bu örnekte doğrusal olarak ayrılabilir verilerin bir algılayıcı ile sınıflandırılması yer almaktadır. Problem şu şekilde tanımlanabilir:

İki sınıfa ait iki veri kümesi, 2 boyutlu bir girdi uzayında tanımlanır. Bahsedilen sınıflar doğrusal olarak ayrılabilir niteliktedir. Görevimiz ise verilerin sınıflandırılması için bir Perceptron oluşturmaktır.

 -- Giriş ve çıkış verilerinin tanımlanması:

close all, clear all, clc, format compact
% number of samples of each class
N = 20;
% define inputs and outputs
offset = 5; % offset for second class
x = [randn(2,N) randn(2,N)+offset]; % inputs
y = [zeros(1,N) ones(1,N)]; % outputs
% Plot input samples with PLOTPV (Plot perceptron input/target vectors)
figure(1)
plotpv(x,y);

 

 

-- Perceptron Oluşturma ve Eğitim İçin Yazılan Matlab Kodları:

net = perceptron;
net = train(net,x,y);
view(net);

-- Karar sınırını çizdirme:

figure(1)
plotpc(net.IW{1},net.b{1});

 

NOT: Bazı paylaşımlarımda da belirttiğim gibi, burada paylaştığım içerik matlab (özellikle yapay sinir ağı/ yapay zeka/ makine öğrenmesi/ bulanık mantık) öğrenme aşamasında yaptığım ya da araştırma sonucunda karşılaştığım çalışmalardır. Herhangi bir iddiam olmadığı gibi doğruluğu konusunda garanti vermiyorum. Tamamen bilginin paylaşılması güzeldir prensibiyle paylaşım yapıyorum. Hatalı bulduğunuz noktalarda veya bana yardımcı olmak istediğiniz durumlarda Bu e-Posta adresi istenmeyen posta engelleyicileri tarafından korunuyor. Görüntülemek için JavaScript etkinleştirilmelidir. adresinden bana ulaşabilirsiniz. Sitede, yapay sinir ağı, yapay sinir ağları nelerdir, derin öğrenme nedir, deep learning nedir, bulanık mantık nedir, fuzzy logic nedir, yapay sinir ağları uygulamaları, makine öğrenmesi, yapay sinir ağı algoritmaları, makine öğrenmesi ve derin öğrenme, regresyon, machine learning nedir, matlab, matlab örnekleri, matlab machine learning gibi soruların cevaplarına yönelik içerikler yer almaktadır.

ysa, matlab, 'matlab ysa', 'yapay sinir ağları', 'matlab ysa uygulamaları', 'matlab yapay sinir ağları örnekleri', 'özel sinir ağı tanımlama', 'matlabda özel sinir ağ oluşturma', 'matlab ysa örnek kodları', 'ysa uygulaması', 'artificial neural networks', 'ysa ile tahmin', 'matlab uygulamaları', 'ysa uygulamaları', 'yapay sinir ağı uygulamaları', 'Ali Osman Gökcan', 'Ali Osman Hoca', 'Ali Osman', 'ali osman matlab', 'ysa ile tahmin', 'matlab nntool', 'nntool toolbox regression', 'matlab nnttol regresyon örneği', 'matlab ysa uygulamaları', 'nntool ysa uygulaması', 'artificial neural networks', 'matlab nntool ysa uygulaması', 'matlab uygulamaları', 'ysa uygulamaları', 'yapay sinir ağı uygulamaları', 'Ali Osman Gökcan', 'Ali Osman Hoca', 'Ali Osman','ali osman matlab', 'nntool ile regresyon', 'nntool toolbox regression', 'matlab regression example', 'ali osman gökcan matlab', ‘Yapay sinir ağı’, ‘yapay sinir ağları nedir’, ‘derin öğrenme nedir’, ‘deep learning nedir’, ’bulanık mantık nedir’, ‘fuzzy logic nedir’, ‘yapay sinir ağları uygulamaları’, ‘makine öğrenmesi’, ‘yapay sinir ağı algoritmaları’, ‘makine öğrenmesi ve derin öğrenme’, regresyon, ‘machine learning nedir’, matlab, ‘matlab örnekleri’, ‘matlab machine learning’, ‘artificial neural networks’

--->>>Matlab Optimtool Toolbox ile Genetik Algoritma Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>Matlab Nntool Toolbox ile Regresyon Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>C++ ile Geri Yayılım Algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

 --->>>C++ ile Makine Öğrenmesi KNN algoritması Örneği için TIKLAYINIZ <<<---

Bilgilendirme

www.aliosmangokcan.com sayfasına gösterdiğiniz ilgiden dolayı teşekkür ederim. İçeriklerle ilgili duygu ve düşüncelerinizi mail adresim üzerinden iletebilirsiniz...

 

İstatistikler

  • Kullanıcılar 1
  • Makaleler 112
  • Makale Görüntüleme 867353