感知机模型
输入空间是
,输出空间是
感知机定义为:
输入空间任一点
到超平面S的距离:
误分类数据
,有
误分类点
到超平面S的距离
误分类点集合M,所有误分类点到超平面S的距离
由此,感知机损失函数定义为
输入:训练数据集
,
,学习率
输出:w,b;感知机模型
(1)选取初值
,
(2)训练集选取
(3)IF
(4)转至(2),直到没有误分类点。
另:感知机算法是收敛的,在训练数据及上的误分类次数k满足
由原始形式
进行n次,w,b关于
增量分别为
和
记
,最后学习到的w,b表示为
输入:训练数据集
,
,学习率
输出:a,b;感知机模型
其中
(1)
;
(2)训练集选取
(3)IF
(4)转至(2),直到没有误分类点。 记Gram矩阵