感知机模型基本概念（随机梯度下降法）及其算法收敛性的证明

感知机模型 模型： 其数据集是线性可分的 策略： 策略就是求误分类点到我找到的分离平面的距离（量化） 算法： 第一种方法：随机梯度下降法 对偶形式的算法： 对哦算法更新的内容少了 算法收敛性 给定一个约束，使得参数的二范数是1. 第一个公式证明，只要另r等于前面那个最小的就行。 第二个公式的证明： k是误分类点修正的次数，它是有上界的。 分成两小步来证明： 第二小步证明二范数：（也就是这个向量的长

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