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感知機模型原始問題與對偶問題對比

原始問題

原始問題演示圖例

由上圖可知,感知機模型優化是每次迭代發現誤分類點後通過學習率對權值ω和b的更新。

對偶問題演示圖例

而感知機對偶問題則將ω的更新替換為αi,i=1,2,,N的更新,計算每個誤分類點出現的次數。

誤分類條件yi(j=1Nαjyjxjxi+b)0的計算比原始問題更為複雜(不知這個對偶問題有何意義),計算過程中最好先計算Gram矩陣這樣便於迭代。