2018年10月15日

【模式识别与机器学习】——3.9势函数法：一种确定性的非线性分类方法

摘要： 目的 用势函数的概念来确定判别函数和划分类别界面。 基本思想 假设要划分属于两种类别ω1和ω2的模式样本，这些样本可看成是分布在n维模式空间中的点xk。 把属于ω1的点比拟为某种能源点，在点上，电位达到峰值。 随着与该点距离的增大，电位分布迅速减小，即把样本xk附近空间x点上的电位分布，看成是一个势 阅读全文

posted @ 2018-10-15 13:33 Charlie_ODD 阅读(2449) 评论(0) 推荐(0) 编辑

【模式识别与机器学习】——3.8可训练的确定性分类器的迭代算法

摘要： 3.8.1梯度法 定义： 梯度是一个向量，它的最重要性质就是指出了函数f在其自变量y增加时最大增长率的方向。 负梯度指出f的最陡下降方向 利用这个性质，可以设计一个迭代方案来寻找函数的最小值。 采用梯度法求解的基本思想 对感知器算法 式中的w(k)、xk随迭代次数k而变，是变量。 定义一个对错误分类 阅读全文

posted @ 2018-10-15 09:14 Charlie_ODD 阅读(1190) 评论(0) 推荐(0) 编辑