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机器学习之感知机

时间:2018-11-09 15:19:41      阅读:126      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

感知机:

1.感知机关键在于损失函数最小化

2.当初值和分类点选择顺序不同时,算得的结果不同。

3.当线性不可分时,感知机算法不收敛,迭代结果震荡。

4.感知机和随机梯度下降。

5.pocket algorithm 口袋算法:每次梯度下降时和“口袋”比较,将损失更小的放到“口袋”里。

6.voted perceptron 投票算法:某个预测向量能产生更多的正确预测值,那就应该有更大的权重。将预测正确作为权重。

 

 

遗留问题:

1.感知机两种方法:原始形式和对偶形式,应用上有什么差别?

机器学习之感知机

原文:https://www.cnblogs.com/asawang/p/9934837.html

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