感知器學習算法PLA的收斂性證明

一、證明思想描述 參數說明： ：算法停止時總的迭代次數 wt ：算法第 t 輪迭代停止時的權值向量 wf ：假設目標函數 f 的權值向量 算法目的：經過 t 輪迭代，找到與wf無限接近的參數wt，即g(wt)≈f(wf)；並且 t 需收斂，即不能無限次迭代，算法無法終止。 證明方法：兩個向量wt、wf 無限接近，即相似。常用方法：求其內積wt·wf（內積越大，兩者越相似）。 存在問題：內積wt·w

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