統計學習方法 二 感知機
感知機
（一）概念
1，定義：
（二），學習策略
1，線性可分 ：存在一個超平面將正實例和負實例劃分開來，反之不可分
2，學習策略：尋找極小損失函數，通過計算誤分點到超平面的距離
3，學習算法 即求解損失函數最優化的算法，借用隨機梯度下降法
3.1 原始形式 學習率也叫步長（0,1]
例題：
特點：如果初值不同或步長或選取的誤分類點順序改變，都可能使最後求出的w和b結果不同
3.2,叠代次數的收斂性：當訓練數據集線性可分時，感知機學習算法原始形式叠代是可以收斂
3.3 感知學習機算法對偶形式
（四），總結
統計學習方法 二 感知機
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