Day 7
2.3感知機學習算法
感知機學習的算法就是將問題轉化爲求解損失函數的最小化問題，最優化的方法是隨機梯度下降法。感知機的算法包括：原始形式與對偶形式，並且在線性可分的情況下具有收斂性。
原始形式
對於一組訓練數集，求解參數w，b，使其爲求解損失函數極小化問題的解
M爲誤分類點的集合。【argminf（x）爲當f（x）最小時，其x的集合】
感知機學習使誤分類驅動的，具體採用梯度下降方法，，選取一個超平面，隨機選取一個誤分類點使其梯度下降。
感知機學習的原始形式：
其實際意義是：當一個實例點被誤分類的時候，通過調整超平面的權重，使其向誤分類點移動，並躍過去，使其逐漸劃分到正確分類點上面去。
