PLA算法以及线性可分的收敛性

最新推荐文章于 2021-12-07 10:56:35 发布
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分类专栏： 机器学习基石
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版权

1.PLA算法
这里写图片描述
2.Pocket Algorithm（带有杂例的PLA算法）
这里写图片描述
3.收敛性的推导过程
假设在数据集D上是Linear Separable这里写图片描述存在一个这里写图片描述使这里写图片描述
这里写图片描述存在这里写图片描述对于输入空间上的每个这里写图片描述都能合理的远离划分的直线，即这里写图片描述,因为这里写图片描述
①
这里写图片描述
②
这里写图片描述
由以上①②可推出
这里写图片描述
所以如果是线性可分的，那么t必定是收敛的

【机器学习】线性分类【下】经典线性分类算法
LJR的博客
11-15 904
广义线性模型 指数分布族 GLM 概率分布 线性回归 线性分类 逻辑回归 softmax logistics 泊松分布 对数线性模型 对数几率模型 高斯分布 伯努利分布 二项分布 充分性度量 二分类 多分类 多项分布 种类分布 感知机 口袋算法 pocket algorithm 线性判别分析 FDA LDA Fisher判别分析 高斯判别分析 GDA 朴素贝叶斯 半朴素贝叶斯 贝叶斯网
PLA算法总结及其证明
you1314520me的专栏
04-24 4561
此博客停止更新迁移至SnailDove's Blog，查看本文点击此处 PLA(Perception Learning Algorithm) 适用于二维及高维的线性可划分问题。问题的答案只有同意或者不同意。 例子 银行可以根据顾客的个人信息来判断是否给顾客发放信用卡。将顾客抽象为一个向量，包括姓名、年龄、年收入、负债数等。同时设定各个属性所占的权重向量为，对于正相关的属性设置相对较高的权
感知器学习算法PLA的收敛性证明
苏磊的博客
03-29 5321
一、证明思想描述 参数说明： ：算法停止时总的迭代次数 wt ：算法第 t 轮迭代停止时的权值向量 wf ：假设目标函数 f 的权值向量 算法目的：经过 t 轮迭代，找到与wf无限接近的参数wt，即g(wt)≈f(wf)；并且 t 需收敛，即不能无限次迭代，算法无法终止。 证明方法：两个向量wt、wf 无限接近，即相似。常用方法：求其内积wt·wf（内积越大，两者越相似）。 存在...
PLA收敛性证明
qq_15328621的博客
10-20 336
关于证明PLA收敛的一点记录
Dou
04-13 936
yn=sign(wfTxn)y_n = sign(w_f^Tx_n)yn​=sign(wfT​xn​)这里的wfw_fwf​为我们假想的完美权重，及以这个权重对任意xnx_nxn​分类，都可以得到正确的分类结果yny_nyn​。 yn(t)wfTxn(t)≥min⁡nynwfTxn>0y_{n(t)} w_f^Tx_{n(t)} \ge \min_n y_n w_f^T x_n \g...
PLA能收敛的证明
weixin_30563917的博客
06-28 100
题:如果资料D线性可分，PLA如何保证最后能得到最优解。 思路：假设$w_f$能够分割资料D，$w_{t+1}$经过更新$w_{t+1}=w_t + y_{n(t)}x_{n(t)}$后，与$w_f$更接近 两个向量更接近，则有$Z=\frac{w_f^Tw_t}{||w_f||||w_t||}$越大 其中$w_f^tw_t=w_f^tw_{t-1}+w_f^ty_{n(i)}x_{...
机器学习PLA算法定义.pdf
02-12
PLA 算法的主要优点是，它可以在线性可分的训练集上收敛到目标函数。但是，对于线性不可分的数据集，PLA 算法将无法收敛。 在银行发信用卡问题中，PLA 算法可以用于预测银行是否应该给用户发信用卡。该算法可以根据...
PLA算法_深度学习_python_pla_pocket_
09-28
它是一种简单但基础的在线学习算法，主要用于解决线性可分问题。感知机的目标是在输入空间中找到一个超平面，使得两个类别可以被这个超平面完美划分。算法的基本思想是迭代更新权重向量，直到找到一个能正确分类所有...
机器学习PLA算法.pdf
11-29
对于线性可分的数据集，PLA算法是保证收敛的。其收敛性可以通过以下几个方面来理解： 1. PLA每次迭代都会减小误分类样本的数量，因为权重向量会在误分类样本方向上进行更新。 2. 当所有样本均被正确分类时，算法...
机器学习PLA算法.docx
11-29
对于线性可分的数据集，PLA算法具有收敛性保证。在每次迭代中，误分类样本的数量会减少，直至达到零。证明PLA算法的收敛性可以从两个方面考虑： 1. 向量角度调整：随着迭代进行，权重向量w与每个误分类样本的向量...
机器学习PLA算法.
12-26
文档详细描述了机器学习中经典的PLA算法，肯定会让你受益匪浅的
PLA算法实现
05-11
PLA算法的matlab实现，具有详细注释，根据台湾大学课件编写
机器学习--------PLA解析
yue200403的博客
10-20 1541
摘要：在学习机器学习时，涉及线性分类问题时，对于如何找到最佳的线性分类器，我们会使用到Perceptron Learning Algorithm(PLA)，即是感知机学习算法，来在平面（这里以二维平面为例）的众多直线中找到一条理想的直线，该直线可以达到很好的分类效果。本文将对PLA算法的原理和过程进行解释。 1.算法基本思想 如何找到一条能将平面上所有的正类和负类完全分开的最好的直线呢？ 我们可以使用逐点修正的思想，首先在平面上随意取一条直线，看看哪些点分类错误。然后开始对第一个错误点就行修正，即变换直线的
PLA：从线性可分到线性不可分的演化过程
蒋志碧的博客
04-06 888
从线性可分到线性不可分 PLA 从线性可分到线性不可分，有 3 种不同的形态。 线性可分：PLA 一点点错误：Pocket Algorithm 严格非线性：Φ(X)Φ(X)Φ(X) + PLA 接下来，详细解释下，这三种模型如何而来。 PLA 的演变过程 PLA 全称是 Perceptron Linear Algorithm，即线性感知机算法，属于一种最简单的感知机（Perceptron）模型。 ...
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10-10 2675
1.PLA算法的原理 感知机模型是机器学习二分类问题中的一种非常简单的模型， 下面给出两种简单的实现方法，一种是Naive PLA，另一种为Pocket PLA。Naive PLA主要是针对数据是完全线性可分的，没有任何噪音干扰，它只要找到一个符合条件的解就会结束循环。 Navie PLA缺点： 1.很明显Navie PLA要求训练集必须是完全线性可分的，否则，它将无限循环下去。 2.我们并不...
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感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类，是神经网络与支持向量机的基础。感知机（Perceptron）是二分类的线性分类模型，这里主要介绍感知机模型、学习策略、学习算法的原始形式和对偶形式，以及Python的实现。
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