机器学习基石 2.2 Perceptron Learning Algorithm (PLA)
2017-07-13 23:19
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Select gg from mathcalH
Perceptron Learning Algorithm
Practical Implementation of PLA
Some Remaining Issues of PLA
Fun Time
本身是无限大的。可以先选择一条线g0，然后不断修正。下面用g0的系数，也就是每个维度对应的权值组成的向量w0来代表g0。
这里的t指的是第t轮。
这时要试图修正这个错误。
具体方法为w=w+yx。
直到g不再犯错，我们就得到了最终的g。
这里的next可以为简单的(1,...,N)，也可以为一个预先计算好的随机序列。
是否正确
将在接下来的课程中解决。
Perceptron Learning Algorithm
Practical Implementation of PLA
Some Remaining Issues of PLA
Fun Time
1. Select g from
如何选出一个最好的g？本身是无限大的。可以先选择一条线g0，然后不断修正。下面用g0的系数，也就是每个维度对应的权值组成的向量w0来代表g0。
2.Perceptron Learning Algorithm
g在没有达到我们最终想要的那个g之前，它会犯错。这里的t指的是第t轮。
这时要试图修正这个错误。
具体方法为w=w+yx。
直到g不再犯错，我们就得到了最终的g。
3. Practical Implementation of PLA
Cyclic PLA这里的next可以为简单的(1,...,N)，也可以为一个预先计算好的随机序列。
4.Some Remaining Issues of PLA
是否有穷是否正确
将在接下来的课程中解决。
5. Fun Time
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