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工作笔记第五天

时间:2019-04-06 21:14:26      阅读:159      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

数据集是“线性可分的”:即可以找到一个超平面,将数据集按类别分开。

感知器学习通俗解释(链接:https://www.zhihu.com/question/21636295/answer/286999321):

假设你今天去相亲,从身材和相貌两个方面对你的相亲对象打分(5分制)。第一个女生身材和相貌中等,你给她身材打3分,相貌打3分;第二个身材比较不错(4分),相貌中等(3分);第三个你给身材1分,相貌1分。

你比较中意第一个和第二个女生(正的),不中意第三个(负值)。

我们现在想办法建立一个对应的感知器模型

技术分享图片

试一试。

我们已知,第一个美女 技术分享图片 ,第二个美女 技术分享图片 ,第三个美女 技术分享图片 . 其中, 技术分享图片技术分享图片 为正值( 技术分享图片技术分享图片 ), 技术分享图片 为负值( 技术分享图片 )。

第一步,我们设 技术分享图片技术分享图片

第二步,对于 技术分享图片 ,计算 技术分享图片 (注,这里的 技术分享图片 就是向量的点乘,也就是 技术分享图片 ),计算得到结果为0(要求 技术分享图片 大于0),结果没有被正确分类,我们根据下式更新 技术分享图片 (我们设学习效率 技术分享图片 ):

技术分享图片       3 ← 0+1*1*3

技术分享图片                1 ← 0+1*1

得到 技术分享图片 , 技术分享图片 .

第三步,根据更新的 技术分享图片 ,计算得

技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片技术分享图片 被误分了。

为此我们需要根据 技术分享图片 更新 技术分享图片

技术分享图片

技术分享图片

然后再验证,循环这个过程,直到所有的 技术分享图片

最终可以得到, 技术分享图片技术分享图片 .

也就是,最终的模型 技术分享图片

这个模型的作用就是,你给相亲对象打完分,模型会猜出来你中不中意这个女生,是不是很神奇。

如果你给相亲对象打完分,这个模型猜错了你中不中意,那么模型还可以根据你的结果,继续修正。

工作笔记第五天

原文:https://www.cnblogs.com/bingws/p/10662865.html

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