感知机的原始形式和对偶形式，并说明Gram矩阵的用处及对比两种形式的时间

米米奇

于 2019-05-15 20:40:12 发布

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文章标签：感知机对偶形式原始形式 Java

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本文深入探讨感知机的原始形式和对偶形式，重点阐述Gram矩阵在减少计算时间中的关键作用。通过对比，发现对偶形式在时间效率上显著优于原始形式，同时其代码实现相对简洁。

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本文算法来源于李航的《统计学习方法》。
本文主要实现其中的两种算法，并做两种时间的对比。
在这里插入图片描述
不难看出这里面有固定不变的部分

是不变的可以用gram矩阵储存，减少后续计算部分，这个也是计算时间大幅度减少的主要原因。

public class Test1_1 {
    public static double[]w = {0.0,0.0} ;//初始值
    public static double b =0.0;//初始值
    public static int number;//记录迭代次数
    public static int N=10000;//记录数据多少
    public static double arg = 1.0;
    public static boolean flag = true;//记录是否需要继续迭代
    public static double gram[][] = new double[N][N];//对偶形式的Gram矩阵
    public static Data datas[] = new Data[N];//数据
    public static double a[] = new double[N];//对偶形式中的ai
    static class Data{
        double x1 = 0.0;
        double x2 = 0.0;
        int y = 0;
    }
    public static void ma

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