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投票感知器参数学习算法
以下为投票感知器参数学习算法的伪代码：
输入：训练集 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)(x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)，学习率 η\etaη，最大迭代次数 TTT
输出：权重向量 www，偏置 bbb
初始化权重向量 www 和偏置 bbb 为0。
for i = 1 to T do
for j = 1 to n do
if yj(w⋅xj+b)≤0y_j(w\cdot x_j + b) \leq 0yj(w⋅xj+b)≤0 then
w←w+ηyjxjw \leftarrow w + \eta y_j x_jw←w+ηyjxj
b←b+ηyjb \leftarrow b + \eta y_jb←b+ηyj
end if
end for
end for
返回权重向量 www 和偏置 bbb
在上述算法中，w⋅xjw\cdot x_jw⋅xj 表示权重向量 www 和样本 xjx_jxj 的点积，yjy_jyj 是第 jjj 个样本的真实标签，η\etaη 是学习率，TTT 是最大迭代次数。在算法的每次迭代中，对于每个样本 xjx_jxj，如果 yj(w⋅xj+b)≤0y_j(w\cdot x_j + b) \leq 0yj(w⋅xj+b)≤0，则更新权重向量 www 和偏置 bbb，使得模型能够更好地预测样本的标签。在训练结束后，算法返回学习到的权重向量 www 和偏置 bbb，可以用于对新样本进行预测。