机器学习——感知机学习方法

1、我们常见的感知机算法就是PLA(,线性感知机算法) 。通过对训练集训练不断修正得到的每个感知机模型,PLA在其生成过程中,不断判断其对未知类型的预测结果是否有错,若是有错,则继续修正,若是没有,则算法停止,得到最后的对未知类型预测准确的感知机 。
【机器学习——感知机学习方法】2、口袋算法( ),在得到所有的感知机模型之后,将所有的感知机模型进行对比,找到其中对位置类型预测结果错误最少的那个,作为最终的感知机模型 。
3、表决感知机(Voted ),给样本中每个支持向量一个权重,在训练生成感知机模型期间,计算得出每个感知机模型中错误向量权重的和 。在选择模型时,在所有这个模型中,选择权重和最小的那个即可 。其过程如下:
4、边缘感知机( with ):这个看的英文的材料,没看明白,欢迎各位留言评论 。