* 基本思想:感知器算法、梯度算法、固定增量算法或其他类似方法,只有当模式类可分离时才收敛,在不可分的情况下,算法来回摆动,始终不收敛。当一次次迭代而又不见收敛时,造成不收敛现象的原因分不清,有两种可能:
-> 迭代过程本身收敛缓慢
-> 模式本身不可分
* LMSE算法特点:
-> 对可分模式收敛
-> 对于类别不可分的情况也能指出来
* 基本思想:感知器算法、梯度算法、固定增量算法或其他类似方法,只有当模式类可分离时才收敛,在不可分的情况下,算法来回摆动,始终不收敛。当一次次迭代而又不见收敛时,造成不收敛现象的原因分不清,有两种可能:
-> 迭代过程本身收敛缓慢
-> 模式本身不可分
* LMSE算法特点:
-> 对可分模式收敛
-> 对于类别不可分的情况也能指出来
本文标题:3-6.均方误差最小算法
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