Alina_M的博客

  去年的时候，选修过《机器学习》这门课程，学习过后，很多知识不理解。最近重新学习机器学习的知识，在实验室找到一本前辈们留下的机器学习理论数据《统计学习方法》，这次打算留下点学习痕迹，做个笔记，方便日后复习。 1.感知机模型 1.1预备知识   感知机是一个线性的二分类模型，该模型的目的是在输入空间中找到一个超平面S，将输入空间中的样本实例分成正、负两个类别。其中感知机的输入为特征向量，输出为实例的类别，即+1和-1两个值。 1.2 感知机模型定义   我们首先来定义一下什么是感知机。输入空间是 X⊆RnX

  最近在学习《统计学习方法》，在学习第一个机器学习算法 ——感知机时，提出了超平面的概念，以下为超平面公式的推导及空间中任意一点距离超平面距离的推导。方便日后复习。参考 超平面    ...