2. Perceptron Learning Algorithm (PLA)

PLA基本原理：找到一个错误，并修正那个错误

前提：数据是线性可分的

证明PLA会停下，只要线性可分并不断修正错误

优点：实现简单；快速；适用于任何维度

缺点：假设线性可分，但实际上并不知道

不确定什么时候会停止（ρ依赖于wf,即真实的w，不知道）

Modified PLA: Pocket Algorithm

Hold somewhat ‘best’ weights in pocket

运行慢，因为每次迭代都需要比较哪一个w更好

图片发自简书App

最后编辑于：2017.12.11 14:43:24

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