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问2变量感知器图中y值的几何表示是什么？
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Data Science用户

提问于 2019-06-07 01:01:45

回答 1查看 43关注 0票数 0

这个图形代表了一个带有二维特征向量输入的感知器模型。

感知器的假设空间由这一组定义：

\{y | y = w\cdot x + b\}

在这个感知器图中，y值的几何表示是什么？这是从点到分离超平面的垂直距离吗？

classification

machine-learning

回答 1

Data Science用户

回答已采纳

发布于 2019-06-07 02:31:54

在二进制分类中，Y表示位于(x_1,x_2)的点属于正(1)或负(-1)。

这段代码有助于理解这一点。

import numpy as np
import random
def generate_data(no_points):
    X = np.zeros(shape=(no_points, 2))
    Y = np.zeros(shape=no_points)
    for ii in range(no_points):
        X[ii][0] = random.randint(1,9)+0.5
        X[ii][1] = random.randint(1,9)+0.5
        Y[ii] = 1 if X[ii][0]+X[ii][1] >= 13 else -1
    return X, Y
X, Y = generate_data(100)
plt.scatter(X[:,0],X[:,1],c=Y)

在这个图中，正(1)类显示为黄色，负(-1)类显示为紫色。

票数 2

页面原文内容由Data Science提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持

原文链接：

https://datascience.stackexchange.com/questions/53366

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