【統計學習方法讀書筆記】感知機的個人理解（2）

阿新 • • 發佈：2019-01-02

這一部分說說自己看感知機學習演算法的對偶形式的理解。

引用知乎使用者的回答，這裡搞清楚兩件事情。自己看書的第一個疑惑是為什麼 $\alpha _{i}=n _{i}\eta$ ,這其中的ni是從何而來呢？後來發現忽略一個點就是“對於一個多次被誤分類的點”，也就是某個資料被使用了多次，因此出現ni這個引數。

第二個就是對於李航老師說的“例項點更新次數越多，意味著它距離分離超平面越近，也就越難正確分類。這句話開始很難理解，後來知乎中的回答很好的讓我理解了這句話的含義。

最後，再記錄一下Gram矩陣的計算方式：

這一部分說說自己看感知機學習演算法的對偶形式的理解。引用知乎使用者的回答，這裡搞清楚兩件事情。自己看書的第一個疑惑是為什麼,這其中的ni是從何而來呢？後來發現忽略一個點就是“對於一個多次被誤分類的點”，也就是某個資料被使用了多次，因此出現ni這個引數。第二個就是對於李航老師說的“例

寫在前面：在友人的推薦下，開始入李航老師的坑，《統計學習方法》。讀到第二章，感知機，李航老師由淺入深讓我有了很好的理解，現在自己總結一下思路。正文：感知機用於二分類問題，由淺開始：假定我們有一個平面上存在許許多多的藍色點和紅色點，並且假設存在一條直線可以將藍紅

從頭開始學習李航老師的《統計學習方法》，這本書寫的很好，非常適合機器學習入門。如果部分顯示格式有問題請移步Quanfita的部落格檢視目錄感知機模型什麼是感知機？感知機是二類分類的線性分類模型，其輸入為例項的特徵向量

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1.背景決策書演算法是一種逼近離散數值的分類演算法，思路比較簡單，而且準確率較高。國際權威的學術組織，資料探勘國際會議ICDM （the IEEE International Con

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