1.1 感知机模型

类别： 二分类线性分类模型、判别模型

模型：,可以理解为特征空间的一个分割超平面，权重可以理解为分割超平面的法向量，偏置可以理解为超平面的截距。

其中，，感知机模型的假设空间是定义在特征空间中的所有线性分类模型，即。

1.2 感知机模型学习策略

损失函数：一般而言，损失函数选择“误分类点数”总数。但不是参数的连续可导函数，不易优化。故而，选择误分类点到超平面的总距离，为误分类点集合。

不考虑，（原因参考此文），最终损失函数定义为：

学习算法：（1）选取初始值;

（2）随机选取数据；

（3）如果，

1 李航《统计机器学习》之感知机模型相关推荐

【李航统计学习方法】感知机模型
目录一.感知机模型二.感知机的学习策略三.感知机学习算法感知机算法的原始形式感知机模型的对偶形式参考文献本章节根据统计学习方法,分为模型.策略.算法三个方面来介绍感知机模型. 首先介绍感 ...
李航统计学习方法 Chapter2 感知机
如果想了解更多的知识,可以去我的机器学习之路 The Road To Machine Learning通道第2章感知机 1．感知机是根据输入实例的特征向量 x x x对其进行二类分类的线性分类模型 ...
【城北徐公之机器学习】感知机模型
一.什么是感知机? 感知机最早由计算科学家Rosenblatt在1958年提出,他是一种单层(注意,输入层并不计算在内)神经网络.如图为一个二元输入的感知机模型. 其中x1,x2为输入,b为偏置,激活 ...
笔记|统计学习方法：感知机模型
(由于我的markdown文件是使用VSC写的,在此顺便记录一下markdown语法) Tips:需要在Git中使用 npm install hexo-math --save 命令来安装数学公式环境V ...
【机器学习】感知机模型对偶形式
感知机模型的对偶形式感知机模型 python感知机实现代码感知机模型的对偶形式也称累积形式,相对于之前的感知机多了一个 ɑi = nɧ ,n表示使用某实例作为误分类点更新参数w,b的次数,如果未被 ...
一篇详解带你再次重现《统计学习方法》——第二章、感知机模型
个性签名:整个建筑最重要的是地基,地基不稳,地动山摇. 而学技术更要扎稳基础,关注我,带你稳扎每一板块邻域的基础. 博客主页:七归的博客专栏:<统计学习方法>第二版--个人笔记创作不易 ...
统计学习笔记（2）——感知机模型
感知机学习旨在求出将训练数据集进行线性划分的分类超平面,为此,导入了基于误分类的损失函数,然后利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求出感知机模型.感知机模型是神经网络和支持向量机的基础.下面分别从 ...
机器学习（李航统计学习方法）
目录绪论-资料介绍绪论-频率派vs贝叶斯派频率派的观点贝叶斯派的观点监督学习与无监督学习单变量线性回归模型表示代价函数梯度下降多变量线性回归多维特征多变量梯度下降梯度下降法实 ...
【统计学习】随机梯度下降法求解感知机模型
1. 感知机学习模型感知机是一个二分类的线性分类问题,求解是使误分类点到超平面距离总和的损失函数最小化问题.采用的是随机梯度下降法,首先任意选取一个超平面w0和b0,然后用梯度下降法不断地极小化目标 ...

1 李航《统计机器学习》之感知机模型

1.1 感知机模型

1.2 感知机模型学习策略

1 李航《统计机器学习》之感知机模型相关推荐

最新文章

热门文章