（202302）统计学习方法习题实战TASK2 感知机-优快云博客

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文章介绍了参与DataWhale的2023年学习计划，内容涉及李航的《统计学习方法》中感知机章节。讨论了感知机作为线性分类模型的性质，线性可分与不可分情况，以及与SVM的关系。同时，通过Rust代码展示了感知机学习算法的实现，并探讨了其无法表示异或问题的原因。

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TASK2：第二章感知机

本次参加的是DataWhale组织的2023年2月份学习计划。学习内容为李航老师的《统计学习方法（第二版）》的第一到六章。习题的解答开源在datawhale的GitHub账号GitHub - datawhalechina/statistical-learning-method-solutions-manual: 《统计学习方法》（第二版）习题解答，在线阅读地址：https://datawhalechina.github.io/statistical-learning-method-solutions-manual

新的了解与想法

这一章相对第一章对我来说要好理解许多，感知机作为后续许多算法的基础，我之前多少还是有一些了解的。

首先需要明确的是，感知机是一种线性分类模型，属于判别模型。
- 当训练数据集是线性可分的时候，感知机学习算法的原始形式是收敛的。
- 显然（但需要经过严格地证明），在这种情况下，感知机学习算法得到的超平面并不是唯一的。我们如果添加约束条件从而得到唯一的超平面，就是支持向量机SVM。
- 如果将感知机用于线性不可分的数据集，感知学习算法不收敛，迭代结果就会发生震荡。
感知机的学习策略
- 通过样本点到超平面的“距离”之和作为损失函数，通过随机梯度下降法对参数进行优化从而使得损失函数减小。
  - 范数：范数就是为了度量方便而定义出的一个概念。主要就是面对复杂空间和多维数组时，选取出一个统一量化的标准，以方便度量和比较。
  - 身为数学基础很弱欸的人，我一开始对于使用一个x即可表达在空间中的一个点表示疑惑。但是后来通过不严谨的臆想考虑到空间的信息应该是被w这个权重值的向量表达了，因此可以使用一个x仅仅表达它在“一条线上”的位置。也就是和数轴差不多的意思。
  - 数学基础很弱欸指只学了微积分上甚至还没有经过期末考试的检验，其余的都是零零散散了解到的。
感知机学习算法
- 感知机学习算法的原始形式，使用的就是w和b来对超平面进行表达。而η表示学习率。
  - 学习率就相当于步长，当发现误分类点时，向正确分类移动一次的步长。
  - 以二维平面为例，w的改变相当于对超平面（这里就是直线）的角度进行改变，b的改变相当于对超平面进行平移。
- 感知机学习算法的对偶形式，通过对感知机原始形式的学习过程进行分析，可以得到最终的w和b的产生原因，即w是w+ηyx，b是b+ηy。因此这里直接使用
- $f(x)=sign(\sum_{j=1}^{N}a_{j}y_{j}x_{j}\cdot x+b)$
- 对偶形式中训练实例仅以内积的形式出现，为了方便，可以预先将训练集中实例间的内积计算出来并以矩阵的形式存储，这个矩阵就是所谓的Gram矩阵。

习题

2.1验证感知机为什么不能表示异或

解答思路：

列出异或函数(XOR)的输入和输出；
使用图例法证明异或问题是线性不可分的；
使用反证法证明感知机无法表示异或。

2.2模仿例题构建从训练数据集求解感知机模型的例子

解答思路：
按照书中第38~39页感知机学习算法2.1，编写代码并绘制分离超平面

下面的代码并不严格按照书上的格式，实不相瞒，用chatGPT写的，自己做了一些修改。

因为最近在了解rust，所以是用rust实现的。没有用rust的数组库ndarray库，直接用的rust的vector。

fn perceptron(inputs: &[f64], weights: &[f64], bias: f64) -> f64 { 
    let mut sum = 0.0; //距离，初始化
    for (input, weight) in inputs.iter().zip(weights.iter()) { 
        sum += input * weight; } 
    sum += bias; //求当前点距离
    let activation = 1.0 / (1.0 + (-sum).exp()); //激活
    let output = if activation > 0.5 {1.0} else {0.0}; //通过距离激活后的大小判断是否为误分类点
    output }

fn train_perceptron(inputs: &[f64], targets: &[f64], weights: &mut [f64], bias: &mut f64, learning_rate: f64) { 
    let error = targets[0] - perceptron(inputs, weights, *bias); 
    *bias += error * learning_rate; 
    for (i, weight) in weights.iter_mut().enumerate() { 
        *weight += inputs[i] * error * learning_rate; //更新权重
    } }

fn main() { 
    let inputs = vec![1.0, 2.0, 3.0]; 
    let targets = vec![1.0]; 
    let mut weights = vec![0.1, -0.2, 0.3]; 
    let mut bias = 0.0; let learning_rate = 0.01; 
    for _ in 0..100 { 
        train_perceptron(&inputs, &targets, &mut weights, &mut bias, learning_rate); 
    } 
    let output = perceptron(&inputs, &weights, bias); 
    println!("Output: {}", output); 
    }
/*
简直折磨
*/