哎呦-_-不错
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统计学习方法读书笔记3-感知机SVM

文章目录

      • 1.感知机模型
      • 2.感知机的学习策略
        • 1.数据集的线性可分性
        • 2.感知机学习策略
      • 3.感知机学习算法
        • 1.原始形式-随机梯度下降法
        • 2.对偶形式
      • 4.感知机算法收敛性证明

感知机是二类分类的线性分类模型，其输入是实例的特征向量，输出为实例的类别，属于判别模型。感知机旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法，对损失函数进行极小化，得到感知机模型。
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1.感知机模型

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2.感知机的学习策略

1.数据集的线性可分性

感知机一般划分线性可分数据集

2.感知机学习策略

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3.感知机学习算法

1.原始形式-随机梯度下降法

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2.对偶形式

对偶形式与原始形式的比较：

 - 对偶形式解决了原始形式的冗余问题
 - α与w的比较，空间复杂度降低
 - 引入了Gram矩阵，消除了x_i,x_j的影响，时间复杂度为O(1)

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统计学习方法读书笔记3-感知机SVM_第12张图片
统计学习方法读书笔记3-感知机SVM_第13张图片

4.感知机算法收敛性证明

P41~P43
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统计学习方法读书笔记3-感知机SVM_第15张图片

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