感知机适合线性可分的数据
梯度下降适合线性不可分的数据
为什么我们不使用梯度下降算法在 y^ 上？因为非连续函数不可导
韩悠悠
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renzhengzhi：
请教一下楼主，公有云和私有云的开发，具体要做哪些工作呢？我拿到 ...
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这翻译读起来真是别扭。
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正遇到了此问题不知如何解决， 多谢分享
solr错误
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更新规则通常采用梯度下降法，即沿着目标函数（误分类点的数量）的负梯度方向进行更新。具体公式如下： w = w + α * y_i * x_i b = b + α * y_i 这里的y_i是样本的类别标签（+1或-1），α是学习率，控制每次更新...
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1. **感知机模型介绍**：感知机是一个基于权重和偏置的线性模型，它通过比较输入向量与权重向量的点积加上偏置来决定分类。如果结果大于零，模型将输出正类（在这里可能是数字1），否则输出负类（数字0）。在手写...
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2. **感知机学习算法**：将介绍迭代更新规则，即梯度下降法或随机梯度下降法，用于调整权重和偏置，使模型逐步接近最优解。这里可能还会涉及误分类点的更新策略，如误分类点的误分类误差最大原则。 3. **感知机的...
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