Preceptron
本文介绍mahout中的preceptron算法
What is preceptron?
线性分类器(二分类问题), 在线学习算法
Steps
(1) 初始化权值矩阵w1,...wn为0(n为样本的属性个数)
(2) 计算每个样本i的Vi=w1*xi1+w2*xi2+...
(3) 如果样本的Vi大于等于0, 则认为样本的类别为1， 否则为0
(4) 如果样本被正确分类，则什么都不做
如果样本被错误分类，则调整权值wt+1 = wt + l(xt)*xt, 其中l(xt)是样本xt的真实类别。
直到样本都被遍历完。
分类器构造完。
本文介绍mahout中的preceptron算法
What is preceptron?
线性分类器(二分类问题), 在线学习算法
Steps
(1) 初始化权值矩阵w1,...wn为0(n为样本的属性个数)
(2) 计算每个样本i的Vi=w1*xi1+w2*xi2+...
(3) 如果样本的Vi大于等于0, 则认为样本的类别为1， 否则为0
(4) 如果样本被正确分类，则什么都不做
如果样本被错误分类，则调整权值wt+1 = wt + l(xt)*xt, 其中l(xt)是样本xt的真实类别。
直到样本都被遍历完。
分类器构造完。