最近在《統計學習方法概論》中讀了感知機這一章節，就隨手記錄下學習筆記和自己的一些理解。不得不吐槽一下插公式真的是麻煩。
假設輸入空間
(特徵向量)為
x⊆rn
，輸出空間為
y=。輸入x∈
x表示例項的特徵向量，對應於輸入空間的點；輸出y∈
y表示示例的類別。由輸入空間到輸出空間的函式為
f(x)=sign(w⋅x+b)
稱為感知機。其中，引數
w叫做權值向量weight，
b稱為偏置bias。w⋅
x表示w和
x的點積
∑i=1mwixi=w1x1+w2x2+...+wnxn
sign
為符號函式，即
f(x)=就建立了3*3的gram矩陣。在確定超平面的時候，如果存在例項x_1,x_2,...,x_n，那麼有引數a_1,a_2,...a_n且x_i是誤分類點，就對a_i,b進行修正，其餘引數暫時不用管。知道所有誤分類點都被正確分類，結束演算法。
總結：
感知機是根據建立的損失函式對w，b進行調參，使損失函式最小，也就是所有的誤分類點都正確分類就算完成演算法。感知機演算法的對偶問題就是將w，b都表示為x_i,y_i例項，的線性組合的形式，通過求解其係數而求得w，b。1∥
w∥1∥
w∥1∥
w∥
感知機學習筆記
從今天起，我會不定時更新機器學習學習心得，不會去寫特別複雜的公式，因為這些公式在 統計學習方法 和 機器學習 上面都有，我也有標註和推導，也不期望像趙志勇師兄那樣發書，只想通過我的學習筆記更多的記錄我對這個知識點的理解與概括，方便我日後回顧複習時快速記憶。感知機 首先，感知機 pla 是乙個二類分類...
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