1、感知機定義
2、幾何解釋
1、資料集的線性可分性：
2、感知機的學習策略：
感知機的學習策略是：在假設空間中選取損失函式最小的模型。
1、感知機學習演算法的原始形式：
第三步：重複第
二、三兩步直到訓練集上沒有錯誤樣本點.
該演算法的直觀解釋：
2、感知機學習演算法的對偶形式：
注意：書中的演算法過程使用b
bb來代替∑i=
1nαi
yi
∑_^nα_i y_i
∑i=1n
αiy
i，但是我個人感覺這樣更能體現對偶演算法一點。
對偶形式中訓練例項x_i僅以內積的形式出現，所以我們可以預先將例項之間的內積求出來並儲存到矩陣中，這個矩陣叫gram矩陣：g=[
xi∗x
j]n×
ng=[x_i*x_j ]_
g=[xi
∗xj
]n×n
統計學習方法 第二章 感知機
感知機是二分類的線性分類模型，輸入是例項的特徵x rn，輸出是例項的類別 感知機對應於輸入空間中將例項劃分為正負兩類的分離超平面，屬於判別模型。感知機學習旨在求出將訓練資料進行線性劃分的分離超平面，為此，匯入基於誤分類的損失函式，利用梯度下降法對損失函式進行極小化，求得感知機模型。假設輸入空間 特徵...
統計學習方法（第二章）感知機
1 什麼是感知機 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...
感知機 《統計學習方法》第二章
模型 線性分類模型 屬於判別模型 策略 演算法 梯度下降法 由輸入空間到輸出空間的函式 f x s ign wx b f x si gn w x b 其中w是權值向量，b是偏置。wx b 0 w x b 0對應特徵空間中的乙個超平面s，w是超平面的法向量，b是超平面的截距。這個超平面將特徵空間劃分為...