感知机数据算法的对偶形式

感知机数据算法的对偶形式

感知机数据算法的对偶形式

感知机数据算法的对偶形式
(1,1)*是x那3个2维向量具体计算得知。

所以可以求得对偶感知机模型:

感知机数据算法的对偶形式

和感知机的原始形式一样,对偶形式也是收敛的,可以存在多个解,这既依赖于初值的选择,也依赖于迭代过程中误分类点的选择顺序,如果想得到唯一的超平面,需要对分离超平面增加约束条件,而这就是线性支持向量机的想法。在进行感知学习时,当训练集线性不可分时,感知机的学习算法也不会收敛,迭代结果会发生震荡。