感知机模型是神经网络和SVM的基础
第一个最基本的模型
几何解释&＃xff0c;就是个平面
损失函数&＃xff0c;是根据距离定义出来的&＃xff0c;并不是随便定义的&＃xff0c;点的个数不好求导
感知机损失函数
针对某一个点求梯度
梯度更新过程
收敛性
误分类次数存在上限
可以迭代收敛
参数是数据的线性组合
针对对偶形式&＃xff0c;可以提前求助矩阵&＃xff0c;针对是误差&＃xff0c;误差是分类错误的点导致的&＃xff0c;重点关注分类错误的点进行更新迭代
京公网安备 11010802041100号 | 京ICP备19059560号-4 | PHP1.CN 第一PHP社区 版权所有