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本文讲述感知机的算法流程
一方面可以更详细具体理解感知机算法
另一方面为代码实现提供参考
本节展示感知机的训练算法流程
感知机的训练算法流程
感知机采用逐样本训练方法,
具体训练流程如下：
1、初始化
将w和b的元素全部初始化为0
2、逐样本训练
逐个样本训练 w,b，
如果训练样本的预测值与真实值不一致
则往负梯度方向更新w，b( 其中，lr为学习率):
3、检测是否终止训练
如果达到训练终止条件，则终止训练，否则重复2
训练终止条件如下
👉 (1) 总体预测误差达到目标
👉 (2) 达到最大训练步数
误差的评估公式如下
4、输出结果
训练完后，输出如下结果
👉w：感知机的权重
👉b：感知机的阈值
👉E：预测误差
✍️补充说明
已被证明，在样本点可分的情况下，算法经过有限次迭代，感知机肯定能将样本完全分开
证明可参考 李航-《统计学习方法》2.3.2节
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