机器学习基石系列一

问题解析规范化

机器学习基石系列一

机器学习定义

机器学习基石系列一

感知机：线性加权分类

机器学习基石系列一

类比常见的加权平均和线性组合形成分类门限值

PLA:基于实例的学习，错误反馈纠正

每次迭代选择误分类样本更新权值，直到便利样本未发现误分类点

  • 线性可分
  • 结果收敛（单步优化，且存在上限，迭代优化次数也就有限）

机器学习基石系列一

POCKET算法

随机样本点优化，收敛速度慢于PLA

机器学习基石系列一
- 存在噪声数据时，对PLA的一种近似，通过足够多次随机迭代逼近特征函数

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