投票感知器参数学习算法

投票感知器参数学习算法

以下为投票感知器参数学习算法的伪代码：

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输入：训练集 $(x_1,y_1),(x_2,y_2),...,(x_n,y_n)$，学习率 $\eta$，最大迭代次数 $T$
输出：权重向量 $w$，偏置 $b$

初始化权重向量 $w$ 和偏置 $b$ 为0。
for i = 1 to T do
 for j = 1 to n do
  if $y_j(w\cdot x_j+b)\le 0$ then
   $w\leftarrow w+\eta y_j{x}_j$
   $b\leftarrow b+\eta y_j$
  end if
 end for
end for
返回权重向量 $w$ 和偏置 $b$

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在上述算法中，$w\cdot x_j$ 表示权重向量 $w$ 和样本 $x_j$ 的点积，$y_j$ 是第 $j$ 个样本的真实标签，$\eta$ 是学习率，$T$ 是最大迭代次数。在算法的每次迭代中，对于每个样本 $x_j$，如果 $y_j(w\cdot x_j+b)\le 0$，则更新权重向量 $w$ 和偏置 $b$，使得模型能够更好地预测样本的标签。在训练结束后，算法返回学习到的权重向量 $w$ 和偏置 $b$，可以用于对新样本进行预测。