%對於超平面性質的證明在筆記中可以見到，書中對於感知機的介紹已足夠詳細
%輸入空間即特徵空間，假設空間是所有w及b確定的超平面，輸出空間為
%資料集 以書中資料為例
t = [3,3,1;
4,3,1;
1,1,-1];
w = zeros(size(t, 1) - 1, 1);
b = 0;
%訓練模型，學習速率為1
[w,b] = train(w, b, t, 1)
%測試res = test(w, b, [3;3])
res = test(w, b, [4;3])
res = test(w, b, [1;1])
%**res = test(w, b, [0;0])
res = test(w, b, [5;5])
function res = test(w, b, x)
res = sign(transpose(w) * x + b);
end%訓練感知機模型
%sigma 學習率
function [w, b] = train(w, b, t, sigma)
flag = 1;
while (flag)
flag = 0;
for row=1:1:size(t, 1)
if(sign(t(row, 1:size(t, 2) - 1) * w + b) * t(row, size(t, 2))> 0)
continue;
else
flag = 1;
w = w + sigma * t(row, size(t, 2)) * transpose(t(row, 1:size(t, 2) - 1));
b = b + sigma * t(row, size(t, 2));
endend
endendfunction res = sign(x)
if (x > 0)
res = 1;
elseif (x < 0)
res = -1;
else
res = 0
endend
ML 感知機及其matlab實現
1.感知機原理 感知機是二分類的線性模型，其輸入是例項的特徵向量，輸出的是事例的類別，分別是 1和 1，屬於判別模型。假設訓練資料集是線性可分的，感知機學習的目標是求得乙個能夠將訓練資料集正例項點和負例項點完全正確分開的分離超平面。如果是非線性可分的資料，則最後無法獲得超平面。感知機從輸入空間到輸出...
感知機模型
這裡介紹機器學習中最簡單的一種分類方法 感知機模型。感知機模型 其中sign是符號函式，w和b是引數，x是輸入特徵向量，f x 返回決策結果。分離超平面s 對於二類線性可分問題，分離超平面將兩類樣本分在s兩側。空間中一點x0到s的距離 損失函式 定義損失函式的意義是所有誤分類的點到分離超平面的距離之...
感知機模型
參考 感知機模型是理解svm和神經網路的基礎。在這裡我們可以從感知機模型上看到神經網路的影子，通過簡單的堆疊就可以成為mlp 神經網路的一種 在損失函式上看到svm的影子。那到底什麼是感知機呢？定義 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...