【機器學習】- 極簡系列-感知機

1、感知機的幾何解釋 2、學習策略 3、梯度學習算法 4、爲什麼可以不考慮W的二範數 首先從算法的第三點可以看出，就算函數距離爲0，也會繼續步進，這就避免了一種極端的情況：斜率不變知識w，b大小的縮放，也就是說算法可以保證model會不斷的優化，其次：由定理2.1(Novikoff定理)可以推出： 5、多解因素 初值的選擇+誤分類點的選擇(順序) 6、示例 代碼示例: 感知機. 7 參考 《統計學

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