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感知函数输出1或者-1,然后判断对的话直接往下,错的话重新调整权重向量,如何判断对错的?
2018-12-28
源自:机器学习-实现简单神经网络 2-2
正在回答
对于训练样本集中的每一个样本依次拿出来训练,因为是有监督学习,训练样本中包含了样本真实的分类,所以从感知函数输出后如果与真实分类不同,则调整权重向量,反之不需要调整。
分类器一般输出结果为准确率(置信值)和类别标签,比如准确率为0.97,0.86等数值,类别标签是训练时你自定义的,比如0和1,比如硬币,0表示硬币的正面,1表示硬币的反面。你还可以在程序中用if语句判断准确率的阈值,假设你设置准确率>=0.9的结果是可信的,<0.9的准确率是不可信的,最后提取你认为准确的结果(类别标签)。
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