机器学习算法（一）——感知机

最新推荐文章于 2024-03-07 21:40:44 发布
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本文深入探讨了机器学习中基础算法之一的感知机。感知机是一种用于二类分类的线性模型，通过寻找能够将训练数据正确分类的超平面来实现分类任务。文章详细介绍了感知机的定义、工作原理，讨论了数据集的线性可分性，并阐述了感知机的代价函数。此外，还介绍了感知机的学习算法，包括原始形式的梯度下降法和对偶形式。
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机器学习算法（一）——感知机：
为了加深自己对算法对进一步理解，将逐步开始编辑写相应博客用作记录。
今天在第一篇将谈谈机器学习的基础算法之感知机。
感知机是二类分类的的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别+1、-1，感知机对于输入空间（特征空间）划分为正负两类的分离超平面，属于判别类型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数极小化，求得感知机模型，感知机学习算法分为原始形式和对偶形式。
1.1 定义：
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1.2感知机的解释
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2.2 数据集的线性可分性
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2.3 感知机的代价函数
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3. 感知机的学习算法
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1.原始形式–梯度下降法
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2.对偶形式
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