感知器学习算法PLA的收敛性证明

一、证明思想描述 参数说明： ：算法停止时总的迭代次数 wt ：算法第 t 轮迭代停止时的权值向量 wf ：假设目标函数 f 的权值向量 算法目的：经过 t 轮迭代，找到与wf无限接近的参数wt，即g(wt)≈f(wf)；并且 t 需收敛，即不能无限次迭代，算法无法终止。 证明方法：两个向量wt、wf 无限接近，即相似。常用方法：求其内积wt·wf（内积越大，两者越相似）。 存在问题：内积wt·w

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