m0_59385870的博客

现在权重向量w和训练数据的向量x(1)二者的方向几乎相反，w和x(1)之间的夹角θ的范围是90◦<θ<270◦，内积为负。也就是说，判别函数fw(x(1))的分类结果为−1,而训练数据x(1)的标签y(1)是1，所以fw(x(1))≠y(1)分类失败。刚才x(1)与权重向量分居直线两侧，现在它们在同一侧了,即这次θ<90◦，所以内积为正，判别函数fw(x)的分类结果为1。考虑一下使这个目标函数最大化的参数θ(回归的时候处理的是误差，所以要最小化，而现在考虑的是联合概率，我们希望概率尽可能大，所以要最大化)