PLA算法

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原创 最新推荐文章于 2026-10-17 15:44:32 发布 483 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
【机器学习】PLA (感知机算法 Perceptron Learning Algorithm) 1. PLA 基础理论 PLA是一个线性二分类算法。 1.1 Perceptron Hypothesis 我们也可以把偏置项作为一个恒为1的维度并入x向量，于是得到： h(x)=sign(wTx)h(x) = sign(w^Tx)h(x)=sign(wTx) 注意：这里的负样本是-1而不是0     2. PLA的算法实现过程 算法步骤： 选择w0=0w_0 = 0w0​=0 (选择初始值，一般选0) 选择一个分类错误的样本n，更新w， w1=w0+ynxnw_1 = w_0 阅读详情

PLA全称是Perceptron Linear Algorithm，即线性感知机算法。

PLA的求解算法要求问题是线性可分的，即可以找到一条线，或者超平面去分开是和不是的两堆数据。如果不是线性可分，可以通过后来的Pocket改正算法，类似贪心的法则找到一个最适合的。

 

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感知机算法原理（PLA原理）及 Python 实现 最近遇到很多转载不注明出处，还打着原创旗号的小编和博主，所以： 本文采用 知识共享署名-非商业性使用-禁止演绎 2.5 中国大陆许可协议 进行许可。参考书籍：李航老师的《统计学习方法》、林轩田老师的《机器学习基石》如无特殊说明，图片均来自网络(google图片、百度图片)，如有侵权请联系我，我会立即删除或更改PLA 是 Perceptron Learning Algorithm 的缩写，也叫感知机算 阅读详情

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