第2章 感知机 - 对偶形式
感知机 - 对偶形式
对偶形式的基本思想:
将w和b表示为样本(书中术语为实例)xix_ixi和标记和标记和标记yiy_iyi的线性组合形式,通过求解其系数而求得w和b
但变形之后的感知机就从参数学习算法变成了非参数学习算法。因为它的算法模型中还要用到训练数据集X和y
模型
f(x)=sign(∑j=1majyjxj⋅x+b)sign(x)={+1,x≥0−1,x<0f(x) = sign(\sum_{j=1}^m a_jy_jx_j \cdot x + b) \\ sign(x) = \begin{cases} +1, && x \ge 0 \\ -1, && x \lt 0 \end{cases} f(x)=sign(j=1∑majyjxj⋅x+b)sign(x)={+1,−1,x≥0x<0
其中,m为样本数,n为样本的特征数
策略
感知机的损失函数是一个经验风险函数:
L(w,b)=−∑xi∈Myi(∑j=1majyjxj⋅xi+b)L(w, b) = - \sum_{x_i \in M}y_i (\sum_{j=1}^m a_jy_jx_j \cdot x_i + b) L(w,b)=−xi∈M∑yi(j=1∑majyjxj⋅xi+b)
其中M是误分类点的集合
感知机的学习策略是从假设空间中选取使损失函数最小的模型参数a, b
算法
学习模型的具体方法
感知机对偶形式使用随机梯度下降法
{anew=aold+ηbnew=bold+ηyi(4)\begin{cases} a_{new} = a_{old} + \eta \\ b_{new} = b_{old} + \eta y_i \end{cases} \tag {4} {anew=aold+ηbnew=bold+ηyi(4)
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