李航《统计学习方法》笔记之感知机perceptron

感知机(perceptron)

2.1 介绍

感知机(perceptron)是二类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-1二值。感知机对应于输入空间(特征空间)中将实例划分为正负两类的分离超平面，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，求得感知机模型。感知机学习算法具有简单而易于实现的优点，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类。感知机1957年由Rosenblatt提出，是神经网络与支持向量机的基础。

结构为介绍感知机模型，感知机的学习策略，特别是损失函数，介绍感知机学习算法，包括原始形式和对偶形式，并证明算法的收敛性。

2.1.2总结summarization

1.一条直线不分错一个点,这就是好的直线。 2.模型要尽可能找到好的直线。 3.如果没有好的直线，在差的直线中找到较好的直线。 4.判断直线多差的方式:分错的点到直线的距离求和，距离越大则模型越差。

2.2 定义

(感知机) 假设输入空间（特征空间) 是 \mathcal{X} \subseteq \mathbf{R}^{n} , 输出空间是 \mathcal{Y}={+1,-1} 。输入 x \in \mathcal{X} 表示实例的特征向量, 对应于输入空间（特征空间）的点; 输出 y \in \mathcal{Y} 表示实例的类别。由输入空间到输出空间的如下函数:

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称为感知机。其中, w 和 b 为感知机模型参数, w ∈ R n w \in \mathbf{R}^{n} w∈Rn 叫作权值 ( weight) 或权值向量 (weight vector), b \in \mathbf{R} 叫作偏置 ( bias), w \cdot x 表示 w 和 x 的内积。 \operatorname{sign} 是符号函数, 即

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感知机是一种线性分类模型, 属于判别模型。感知机模型的假设空间是定义在 特征空间中的所有线性分类模型（linear classification model）或线性分类器（linear classifier）, 即函数集合 {f \mid f(x)=w \cdot x+b} 。

感知机有如下几何解释: 线性方程

2.3 参数说明

对应于特征空间

中的一个超平面 S , 其中w 是超平面的法向量, b 是超平面的截距。这个超平面将特征空间划分为两个部分。位于两部分的点 (特征向量) 分别被分为正、负两类。

特征空间也就是整个n维空间，样本的每个属性都叫一个特征，特征空间的意思是在这个空间中可以找到样本所有的属性组合。

因此, 超平面 S 称为分离超平面 (separating hyperplane), 如下图所示。

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感知机学习, 由训练数据集 (实例的特征向量及类别)

其中, x_{i} \in \mathcal{X}=\mathbf{R}^{n}, y_{i} \in \mathcal{Y}={+1,-1}, i=1,2, \cdots, N , 求得感知机模型, 即求得模型参数 w, b 。感知机预测, 通过学习得到的感知机模型, 对于新的输入实例给出其对应的输出类别。

2.4 可分和不可分数据集

对比线性可分和线性不可分的数据集：

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严格定义：

定义 2.2 (数据集的线性可分性) 给定一个数据集

其中, x_{i} \in \mathcal{X}=\mathbf{R}^{n}, y_{i} \in \mathcal{Y}={+1,-1}, i=1,2, \cdots, N , 如果存在某个超平面 S

能将数据集的正实例点和负实例点完全正确地划分到超平面的两侧, 即对所有 y_{i}=+1 的实例 i , 有 w \cdot x_{i}+b>0 y_{i}=-1 的实例 i , 有 w \cdot x_{i}+b<0

2.5 感知机的学习策略（Learning policy）

函数间隔与几何间隔 空间中任意一个点 x_{0} 到超平面 \mathrm{S} 的距离：

2.5.1 函数间距

函数间距并不常使用，因为等比例的扩大或者缩小w和b将使得超平面不变的情况下其距离可以调整，并不能很好地用于比较。

2.5.2 几何间距

其中

​为

的

范数 L_2范数 L2​范数 \quad|w|{2}=\sqrt{\sum{i=1}^{N} w_{i}^{2}}

而在几何间距中可以很好地解决这个问题：等比例地扩缩w和b，通过L2范数地变化可以抵消。因此几何间距常用。

2.5.3 感知机的学习算法——原始形式

对于误分类数据而言,

误分类点 x_{i} 到超平面 \mathrm{S} 的距离为：(绝对值可以去掉)

因此，所有误分类点（集合M）到超平面 S 的总距离为：

损失函数

2.5.4 原始形式算法过程

1.任选取超平面 w_{0}, b_{0} (做一个初始化)

2.采用梯度下降法极小化目标函数

这里采用了函数间隔，因为感知机是误分类驱动，最终的目标是没有一个分错的样本（线性可分数据集），因此最后理想为0，这时放缩参数不影响。当然也可以用几何间隔。

3.更新 w, b

由

，可知

注意，上面是对单点更新，每一个点走一步更新一次。若换成以下形式，则是对所有误分类的样本更新一次。

2.5.5 例题

例 2.1 如图所示的训练数据集, 其正实例点是 x_{1}=(3,3)^{\mathrm{T}}, x_{2}=(4,3)^{\mathrm{T}} , 负实例点是 x_{3}=(1,1)^{\mathrm{T}} , 试用感知机学习算法的原始形式求感知机模型 f(x)= \operatorname{sign}(w \cdot x+b) 。这里, w=\left(w^{(1)}, w{(2)}\right){\mathrm{T}}, x=\left(x^{(1)}, x{(2)}\right){\mathrm{T}} 。

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1.构建损失函数

2.梯度下降求解 w, b 。设步长为 1

• 取初值 w_{0}=0, b_{0}=0
• 对于 x_{1}, y_{1}\left(w_{0} \cdot x_{1}+b_{0}\right)=0 末被正确分类，更新 w, b 。

1. 对 x_{1}, x_{2} ，显然 y_{i}\left(w_{1} \cdot x_{i}+b_{1}\right)>0 ，被正确分类，不作修改。对于 $ x_{3}, y_{3}\left(w_{1}\right. . \left.x_{3}+b_{1}\right)<0 ，被误分类，更新 ，被误分类，更新，被误分类，更新 w ， b$。

1. 以此往复，直到没有误分类点，损失函数达到极小。

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这是在计算中误分类点先后取 x_{1}, x_{3}, x_{3}, x_{3}, x_{1}, x_{3}, x_{3} 得到的分离超平面和感知机模型。如果在计算中误分类点依次取 x_{1}, x_{3}, x_{3}, x_{3}, x_{2}, x_{3}, x_{3}, x_{3}, x_{1}, x_{3}, x_{3} 那么得到的分离超平面是 2 x{(1)}+x{(2)}-5=0 。 感知机学习算法由于采用不同的初值或选取不同的误分类点, 解可以不同。