感知机学习策略
来源:互联网 发布:凡事有偶然的凑巧知乎 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 07:59
数据集的线性可分性
如果存在某个超平面S能够将能够将正实例点和负实例点完全正确的划分到超平面的两侧。即对于所有的yi=1,w*xi+b>0 对于所有的yi=-1,w*xi+b<0,则称数据集T为线性可分数据集。
假设训练数据集是线性可分的,感知机学习的目标就是求得一个能够将训练集正实例和负实例点完全正确分开的分离超平面。为了找出这样的超平面,需要确定一个学习策略,即定义损失函数并将损失函数极小化。
损失函数的选择:
1误分类点总数,因为这样的话损失函数不是参数w b的连续可导函数,不易优化。
2误分类点到超平面的总距离。采用该损失函数。
如果没有误分点,损失函数值为0,如果误分点越少,误分点距离超平面越近,那么损失函数值越小。、
损失函数L(w,b)是w b的连续可导函数。
感知机学习的策略是在假设空间中选取使得损失函数最小的模型参数w b。
0 0
- 感知机学习策略
- 感知机--模型与策略
- 感知机学习
- 感知机分类学习
- 感知机学习算法
- 感知机学习笔记
- 感知机学习
- 机器学习 - 感知机
- 统计学习-感知机
- 机器学习 ---感知机
- 感知机学习总结
- 感知机学习算法
- 感知机学习总结
- 感知机学习模型
- 感知机学习算法实现
- 机器学习:感知机算法
- 感知机学习算法实现
- 机器学习-感知机perceptron
- VisualSVN设置提交时必须输入log信息
- Python计算机视觉编程练习2:import 自定义模块
- 解决iOS、Android、Java加解密不一致的问题(DES、AES)
- Turtlebot 学习记录for ros
- 程序员修炼之道---从小工到专家(第6章)
- 感知机学习策略
- 谷歌代码库已超过 20 亿行代码,他们是如何管理的?
- 从SVN迁移到Git(包括SVN历史纪录)【最系统的讲解】
- css样式加载顺序及覆盖顺序深入理解
- Qt getOpenFileName函数使用详解
- OAuth 2.0系列教程(十) 资源拥有者密钥证书授权请求和响应
- Java - Annotation(注解)
- 程序员修炼之道---从小工到专家(第7章)
- GTK+浅谈之八表格列表