輸入:訓練資料集t=
,其中xi
∈rn ,yi
∈，i=
1,2,
…,n ；學習率 η(
0<η≤
1);
輸出：w,
b ; 感知機模型f(
x)=s
ign(
w⋅x+
b).
(1) 選擇初值w0
,b0
(2) 在訓練集中選取資料(x
i,yi
) (3) 如果yi
(w⋅x
i+b)
≤0 w
←w+η
yixi
b←b+ηyi
(4) 轉至(2),直至訓練集中沒有誤分類點。f(
x)=s
ign(
w⋅x+
b)
誤分類點到超平面
s 的總距離
任意一點x0
到超平面
s 的距離為1∥
w∥∣w
⋅x0+
b∣誤分類點到超平面
s 的距離為−1
∥w∥y
i(w⋅
xi+b
)所有誤分類點到
s 的總距離為−1
∥w∥∑
xi∈m
yi(w
⋅xi+
b)不考慮∥w∥
，損失函式定義為l(
w,b)
=−∑x
i∈my
i(w⋅
xi+b
) 其中m
為誤分類點的集合。
最優化方法為隨機梯度下降法∇w
l(w,
b)=−
∑xi∈
myix
i∇bl
(w,b
)=−∑
xi∈m
yi隨機選擇乙個誤分類點(x
i,yi
) ，對w,
b 進行更新：w←
w+ηy
ixi
b←b+
ηyi
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
機器學習 感知機perceptron
在機器學習中，感知機 perceptron 是二分類的線性分類模型，屬於監督學習演算法。輸入為例項的特徵向量，輸出為例項的類別 取 1和 1 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，為求得超平面匯入了基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法 對損失函式進行最優化 最優...
感知機Perceptron模型
特徵向量x，令總共有d個特徵，每個特徵賦予不同的權重w，表示該特徵對輸出的影響有多大。那所有特徵的加權和的值與乙個設定的閾值threshold進行比較 大於這個閾值，輸出為 1，小於這個閾值，輸出為 1。感知機模型，就是當特徵加權和與閾值的差大於或等於0，則輸出h x 1 當特徵加權和與閾值的差小於...