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感知機perceptron
時間 2020-08-08
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本文是《統計學習方法》李航著學習筆記。算法 感知機是二類分類的線性分類模型,輸入:實例的特徵向量,輸出:實例的類別。函數 感知機學習:求將訓練數據進行線性劃分的分離超平面,即將實例化分爲正負兩類的分離超平面。學習 數據集的線性可分性:優化 感知機模型:spa 損失函數:blog 目標函數(算法優化目標,學習目標):數學 這是一個無約束優化問題,優化方法採用隨機梯度降低法。即給定任一參數初值,而後用
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