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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