python实现感知机学习算法的原始形式

最新推荐文章于 2025-06-21 11:30:00 发布

原创

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#感知机 #原始形式

本文介绍了感知机作为二类分类的线性模型，用于找到将训练数据线性划分的超平面。文章详细阐述了感知机学习算法的原始形式，并提供了Python实现的步骤，包括模型的更新规则和迭代过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

感知机

感知机(perceptron)是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1和-1二值。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。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。

感知机学习算法的原始形式

输入：训练数据集 $T=\{(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_N,y_N)\}$

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感知机学习算法的原始形式及其Python实现

连正的博客

02-20

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1 描述（1）模型：其中 w * x 表示 w 与 x 的内积，sign 为符号函数，当 w * x + b >= 0时，为 1，否则为 -1。（2）策略：损失函数：其中 M 为误分类点的集合。（3）算法：因此将问题转化为通过调节参数 w， b使得损失函数极小化，从而使得 M 中没有误分类的点。 2 思路（1）选取初值w，b （2）在训练集中选取数据（x，y）（3）如...

【机器学习】【感知机-2】感知机(Perceptron)学习算法的原始形式的Python实现

蔚蓝的天空Tom

05-11

849

20180513完成此博客。

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【感知机】感知机(perceptron)学习算法的原始形式

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Frost_Descent的博客

06-21

605

感知机( perceptron )是二类分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，取+1 和-1二值。感知机对应输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面，是一种判别模型。感知机是神经网络与支持向量机的基础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。感知机学习思路：1.导入基于误分类的损失函数2.利用梯度下降法对损失函数进行极小化3.代入参数得到感知机模型。感知机学习算法分类：原始形式、对偶形式。

感知机学习算法的原始形式

zrh_优快云的博客

07-01

900

感知机学习算法是误分类驱动的，具体采用随机梯度下降法，首先，任意选取一个超平面，，然后用梯度下降法不断地极小化目标函数。极小化过程中不是一次使M中所有误分类点的梯度下降，二十一次随机选取一个误分类点使其梯度下降。感知机学习算法的原始形式：输入：训练数据集T，学习率输出：w，b；感知机模型。...

感知机学习算法的简单实现（Python）

Azeyunyun的博客

08-23

1792

算法（出自李航博士的统计学习方法）输入：T={(x1,y1),(x2,y2)…(xN,yN)}（其中xi∈X=Rn，yi∈Y={-1,+1}，i=1,2…N，学习速率为η）输出：w, b;感知机模型f(x)=sign(w·x+b) 1. 初始化w0,b0 2. 在训练数据集中选取（xi, yi） 3. 如果yi(w xi+b)≤0

【统计学习方法算法实现】一、感知机学习算法 1. 原始形式

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11-14

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如上图所示，在[2,10]x[2,10]的矩形区域内随机生成50个点作为正样本，在[-6,0]x[-2,2]的矩形区域内随机生成50个点作为负样本。要求： 1.把生成的点画在图上；解：虚线表示初始化时的分类面。 2.分别用李航《统计学习方法》课本中的算法2.1和算法2.2求解...

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文章目录感知机（Perceptron）感知机的原始形式感知机的对偶形式Perceptron算法实现scikit-learn实现Perceptron 感知机（Perceptron）二分类模型、线性分类模型、判别模型输入：为实例的特征向量输出：实例的类别，取+1和-1 感知机的原始形式模型：寻找能够将训练数据进行线性划分的分离超平面 感知机模型： f(x)=sign(w∗x...

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