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机器学习基石(习题) 感知机在线性可分情况下迭代次数的表示

最近在Coursera上面听公开课,其中听到机器学习基石中遇到了这样一个习题,就是如何将感知机在线性可分情况下的迭代次数进行表达。

这个问题的一个前提条件是数据是可以被感知机线性分割的。

课程中给出的两个推出的公式:

1.

机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_数据

2.

机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_迭代_02


该表达,其实主要是要求上图中的那个constant。

题中,给出了一个习题的选择题,即给出了两个变量,可以表示 上述的constant 。

机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_数据_03

答案是  2  。

反推法,如下:

机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_感知机_04

个人推导如下:

 机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_感知机_05


机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_神经网络_06


机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_感知机_07


机器学习基石(习题)     感知机在线性可分情况下迭代次数的表示_数据_08

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