這麼一看，你可能會覺得奇怪，g(z)顯然不可導，怎麼使用梯度下降呢？其實它和梯度下降只是形式上一樣。現在我們來繼續看一下這個update rule.
如果y=1而g(theta*x)=0，若xj>0,那麼theta(j)將會增大，是整個函式的值增大，從而使得這個被分錯的資料向被分對的趨勢靠攏。若xj<0, 那麼theta(j)將變小，並且整個函式的值增大，從而也使得這個被分錯的資料向被分對的方向靠攏。如果y=0而g(theta*x)=1也使一樣的。如果分類是正確的，則不會更新theta(j)的值。
機器學習演算法之自適應線性感知器演算法
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Fisher線性判別與感知器演算法Matlab實現
本文是在學習此書chapter4時，跑的實驗。x d n維輸入資料 t 標籤 w w0 w1 w2 mis class 錯誤分類資料點數 對t做簡單的檢查 if size unique t 2 2 return elseif max t 1 return elseif min t 1 return ...
感知器的scala實現
其實感知器學習演算法，就是利用第一節介紹的單層感知器。首先利用給的正確資料，計算得到輸出值，將輸出值和正確的值相比，由此來調整每乙個輸出端上的權值。公式便是用來調整權值，首先 是乙個 學習引數 一般我將它設定成小於1的正數。t便是訓練資料中的正確結果，便是第i個輸入端的輸入值，便是第i個輸入端上面的...