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机器学习-感知器分类算法

发布时间:2017年07月21日 评论数:抢沙发 阅读数:149

                        感知器数据分类算法步骤

        权重向量W,训练样本X


    1. 把权重向量初始化为0,或把每个分量初始化为[0,1]间任意小数
    2. 把训练集样本输入感知器,得到分类结果(-1或1)
    3. 根据分类结果更新权重向量

        整个分类算法就是通过大量的训练样本来不断的更新W来达到一个很精准的级别。

    本来z值通过一个步调函数,如果z>θ则为1否则为0,但这手动添加了两个变量w0 x0并添加到求z方程前面,

    这样求出来的z=z(原来的)-θ,所以这时候z只要>0则输出1否则输出0

    ps:感觉在做数学题,而且是很傻瓜式给个公式再给列题的那种。

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本文作者:HDC      文章标题: 机器学习-感知器分类算法
本文地址:http://hdcin.cn/?post=279
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