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学习分类 2-4 感知机权重向量的更新

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触摸壹缕阳光

发布于 2022-11-08 13:43:42

发布于 2022-11-08 13:43:42

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文章被收录于专栏：AI机器学习与深度学习算法AI机器学习与深度学习算法

感知机权重向量的更新

下面直接给出权重向量的更新表达式，然后通过可视化的方式来直观的展示权重向量的更新。

w:= \begin{cases} w + y^{(i)}x^{(i)} \ \ \ (f_w(x^{(i)})\ne y^{(i)})\\ w \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ \ (f_w(x^{(i)}) = y^{(i)}) \end{cases}

w + y^{(i)}x^{(i)} = w +x^{(i)}

实际就是权重向量和训练数据的特征向量的加法运算。

References：

a.白话机器学习的数学》

本文参与腾讯云自媒体同步曝光计划，分享自微信公众号。

原始发表：2022-07-08，如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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感知机权重向量的更新