% 感知機學習演算法的對偶形式，演算法2.2參考李航《統計學習方法》書中第二章的演算法
%clear all;
clcx=[3,3;4,3;1,1];y=[1,1,-1];%訓練資料集及標記
learnrate=1;%學習率(0,1]
alpha=zeros(1,size(x,1));b=0 %%alpha和b的初值
g=x*x';%%計算gram矩陣
i=1;k=0;
while 1
if y(i)*(sum(alpha.*y.*g(i,:))+b)<=0 %該點未被正確分類，調整之
alpha(i)=alpha(i)+1;
b=b+y(i);
i=1;%調整w，b之後，重新對每個點檢查
k=k+1;%記錄迭代次數
fprintf('迭代次數k=%d',k);
alpha=sprintf('%2.0f\t',alpha)
fprintf('b=%d\n',b);
continue;
else
i=i+1;
endif i>size(x,1)
break;
endendw=alpha.*y*x
b
感知機的對偶形式
李航的統計學習方法上寫的不是很詳細，這個部落格寫的還可以。自己嘗試把感知機對偶形式的 寫了一下，假設學習率 coding utf 8 import numpy as np 感知機對偶形式學習演算法demo data np.array 3,3,1 4,3,1 1,1,1 生成資料 x data dat...
感知機學習演算法的原始形式和對偶形式
原始形式和對偶形式是從兩個方面去計算梯度下降的問題，兩種方法找誤分點的個數是一樣的，區別在於，找到乙個誤分點時兩者接下來的計算方法 n為訓練集大小，n為特徵數量 1 對偶形式 掃一遍n，計算每條資料在之前被加了幾 ai 次 當 取1時，ai相當於第i組資料的梯度xiyi被加了幾次，找到乙個誤分點後直...
人工神經網路 感知機學習演算法的對偶形式
from matplotlib import pyplot as plt from mpl toolkits.mplot3d import axes3d import numpy as np from sklearn.neural network import mlpclassifier from ...