感知機模型基本概念（隨機梯度下降法）及其算法收斂性的證明

感知機模型 模型： 其數據集是線性可分的 策略： 策略就是求誤分類點到我找到的分離平面的距離（量化） 算法： 第一種方法：隨機梯度下降法 對偶形式的算法： 對哦算法更新的內容少了 算法收斂性 給定一個約束，使得參數的二範數是1. 第一個公式證明，只要另r等於前面那個最小的就行。 第二個公式的證明： k是誤分類點修正的次數，它是有上界的。 分成兩小步來證明： 第二小步證明二範數：（也就是這個向量的長

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