使用感知器进行分类

Question

我正在学习机器学习中感知器的概念以及它如何用于分类。我知道感知器可以对可线性分离的数据进行分类，并且可以对数据进行布尔分类。但是，有多于两个类可用于数据，我需要使用该数据构建模型。在这种情况下可以使用感知器吗？

Answer 1

Perceptron算法的多类别变体中的想法几乎与中的想法相同，除了一些细微的差别。与ķ类 多类分类，我们将维护一组ķ重量 矢量W_{1},...,W_{K}（每个权重矢量是尺寸d，其中d是特征的数量 ）。

预测（均为训练和测试时间）将改变为：

\widehat{y}_{n} = arg max_{k}(W_{k}^{T} x_{n} + b) 

这意味着预测类将是一个用于所述权重向量给出最高的分数。

if(\widehat{y}_{n} != y_{n}) 
    W_{\widehat{y}_{n}} = W_{\widehat{y}_{n}} - X_{n} 
    W_{\widehat{y}_{n}} = W_{\widehat{y}_{n}} + X_{n}