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感知机与基于间隔算法 5.7
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感知机介绍 超平面 目标：对线性可分的2组特征向量，成功划分。 将特征空间一分为二、 二维：直线、 ax+by+c = 0
三维：平面、ax+by+cz+d = 0 n维：a1x1+a2x2+...+anxn+a0=0 超平面
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定义： 感知机是二类分类的线性分类模型，输入特征向量，输出取+1、-1二值。 旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。
定义： 感知机是二类分类的线性分类模型，输入特征向量，输出取+1、-1二值。 旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面。 感知机 w : 权重(weight)，b：偏置(bias)
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对平面：任一点(x0,y0)到分割线 ax+by+c=0（超平面）的距离为：
推广到n维：任一点 x 到超平面距离为： ||w|| 为w的L2范数 对误分类点：任一点 xi 到超平面距离为： 全体误分类点的距离和： 损失函数：
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随机梯度下降算法： 其中 代表梯度负方向， 表示梯度方向上的搜索步长。 梯度方向我们可以通过对函数求导得到
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感知机算法介绍
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基于间隔的算法 把固定值 替换成变量
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基于间隔的算法
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基于间隔的算法
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