學習筆記-感知機
- 感知機的解不唯一，與初始值和選取的誤分類點有關
- 感知機學習演算法包括原始形式和對偶形式
- 對偶形式是對演算法執行速度的優化，引入了Gram矩陣，達到一次計算，多次使用的效果
- 損失函式為誤分類點到超平面距離之和（凸函式）
- 引數通過隨機梯度下降法來確定（每次使用一個誤分類點）
- 對線性可分資料集，感知機演算法收斂，即經過有限次迭代可以得到一個將訓練資料集完全正確劃分的分離超平面及感知機模型
- 當訓練集線性不可分時，感知機演算法不收斂，迭代結果會發生震盪
- 感知機的分類條件是線性條件，其損失函式也是線性的，所以是一個比較簡單的凸優化問題
- 感知機演算法規定了θ的更新步驟，它導致θ不能取到中的任意值，而只能取各個資料向量的整係數線性組合。這個限制使得感知機往往會錯過最優解。同時，感知機演算法的終止條件是所有資料均正確分類，並不是最小化J(θ)，所以它只會找到一個可行解，而不是使得J(θ)最小的最優解
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