第2章 感知机
二类分类的线性分类模型，属于判别模型；
学习目的：求出将训练数据进行线性划分的分离超平面；
2.1 感知机模型
2.2 感知机学习策略
- 数据集的线性可分性；
- 学习策略：找出一个能将训练集正实例点和负实例点完全正确分开的分离超平面，即定义（经验）损失函数并将损失函数极小化；
- 损失函数：误分类点到超平面S的总距离；
2.3 感知机学习算法
- 最优化的方法：SGD；
- 原始形式：
算法的收敛性见PDF47
- 对偶形式：
读书笔记——李航《统计学习方法》CH02
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