感知器和线性判别函数

最新推荐文章于 2024-03-03 10:13:22 发布
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本文介绍了感知器（Perceptron）作为判别模型的基础，详细阐述了感知器准则函数及其错误驱动的学习过程。同时，文章讨论了线性判别函数，包括其形式、在二分类问题中的应用，以及线性可分的概念。

一、 感知器（perceptron）

      感知器（Perceptron）属于判别模型（Discriminative model），从样本中直接学习判别函数，所有类别的样本放在一起学习。它是神经网络和SVM的基础。

      感知器准则函数被定义为

       式中的 Y(a) 是被当前 a 错分的样本（即满足 a^{T}y ≤ 0 的全部 y ）构成的集合。也就是说，感知器算法是错误驱动（error-correcting procedure）的：被正确分类的样本对准则函数没有贡献，不产生误差。

二、 线性判别函数

       1.  线性判别函数的形式为：g(x) = 

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