简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机

时间:2022-05-04
本文章向大家介绍简单易学的机器学习算法——Rosenblatt感知机，主要内容包括一、感知机的概念、二、感知机模型的训练、2、感知机的训练过程、三、实例、基本概念、基础应用、原理机制和需要注意的事项等，并结合实例形式分析了其使用技巧，希望通过本文能帮助到大家理解应用这部分内容。

一、感知机的概念

二、感知机模型的训练

    1、目标函数   

    2、感知机的训练过程

三、实例

    选自《统计学习方法》，训练集为：正实例点是

负实例点是

原始点集

MATLAB代码

%读入数据
x=[3,3;4,3;1,1];
y=[1;1;-1];

%--初始化w和b
w = [0,0];
b = 0;
a = 1;%步长

%--选择未能初始化的点
flag = 0;

i = 1;
while flag~=1
    while i <= 3
        t = y(i)*(w*x(i,:)'+b);
        if t <= 0
            w = w + a*y(i,:)*x(i,:);
            b = b + a*y(i,:);
            i = 1;%重置i
            break;
        else
            i = i+1;
        end
        if i == 4
            flag = 1;
        end
    end
end
%画出分隔线
hold on
axis([0 5 0 5]);%axis一般用来设置axes的样式，包括坐标轴范围，可读比例等
for j = 1:3
    plot(x(j,1),x(j,2),'.');
    m(1,j) = (-b-w(1)*j)./(w(2));
end
j = 1:3;
plot(j,m);

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