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机器学习（周志华）期末复习【看这篇就够了，直接救命】_已知训练集中正实例点是x1,x2负实例点,感知机算法原始模型f(x)=sign(w x+b)
机器学习（周志华）期末复习【看这篇就够了，直接救命】 期末复习，感觉压力山大？别慌，这篇笔记，就像一位经验丰富的导师，帮你快速梳理核心概念，直接“救命”。 周志华的《机器学习》这本书，是这个阶段的基石，而这篇笔记，则聚焦于感知机算法和关键实例，让你在考场上更有信心。 感知机，这个名字听起来就带有一种“锐利”的感觉。它本质上是一个线性分类器，就像一个士兵，根据输入的特征向量x，判断它属于正例还是负例。 它的核心模型是 f(x) = sign(w x + b)，w代表权重，b代表偏置。 权重决定了特征的重要性，偏置则允许模型在没有特征的情况下也能做出决策。 正实例点和负实例点是感知机学习的关键。想象一下，如果你给感知机大量的正实例，它会逐渐调整权重，使得当x1和x2（即正实例点）进入时，输出结果为1；而当x3, x4（负实例点）进入时，则输出结果为0。 学习的过程，就是不断调整w和b，使得模型尽可能准确地划分正负样本。 周志华的书中对感知机算法进行了深入的剖析，包括算法的原理、学习规则和一些常见的改进方法。 记住这个简单的模型，掌握正负样本的意义，就能在期末考试中游刃有余，轻松应对！ 别再纠结于复杂的公式，回归基础，这才是关键。 祝你考试顺利！
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机器学习（周志华）
2025-07-21
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