机器学习基础之----感知机----
来源:互联网 发布:数据建模工具 编辑:程序博客网 时间:2024/04/29 14:14
写在前面的话
由于博主最近在某国企工作,业余时间较多,于是蒙生写博客的想法,一来是做读书笔记,二来也希望可以和更多热爱ML和DL的人一起交流学习。
本文将从四个方面介绍感知机的内容:
1,感知机总体介绍
2,叙述感知机的学习策略
3,介绍感知机的学习算法
4,证明算法的收敛性
一,感知机总体介绍
OK,进入正题。感知机(Perceptron)是二分类的线性分类模型,其输入为实例的特征向量,输出为实例的类别,取+1和-1,属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面,为此,导入给予误分类的损失函数,利用梯度下降法对损失函数进行极小化,从而求得感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的特点,分为**原始形式**和**对偶形式**两种,是神经网络和SVM的基础。
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