大数据机器学习（三）感知机

最新推荐文章于 2024-12-17 23:09:21 发布
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本文介绍了1957年由罗森布拉特提出的感知机模型，它是神经网络和支持向量机的基础。文中详细解释了感知机作为判别模型的实质及其实现策略，并探讨了其损失函数的定义和极小化过程。此外还对比了感知机的原始形式和对偶形式，以及这两种形式在参数更新上的差异。

感知机 Perceptron

1957年罗森布拉特提出，是神经网络和SVM的基础
实质：空间分离超平面
模型：判别模型
策略：基于误分类的损失函数
算法：利用梯度下降法对损失函数进行极小化；简单易行；有原始形式和对偶形式
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其中ω是权重

将感知机唯一化，就变成了支持向量机

如何定义损失函数？

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其中M为误分类点的数目

感知机算法

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感知机对偶形式

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对偶形式算法
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Gram矩阵：
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对偶方式与原始方式区别
对偶方式下，每遇到误分类的点，感知机的参数w和b不是直接更新，而是更新α所组成的向量，即（α1，α2…αn）

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