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Examples of Discriminative Classifiers:
Perceptron
xi1
xi2
w1
w2
Σ yi
y = wTx = w0 + w1x1 + w2x2
1
F. Rosenblatt. The perceptron, a perceiving and recognizing automaton Project Para. Cornell Aeronautical Laboratory, 1957.
x1
x2
y ∈ {-1,1}
w0
wj = weight
xi = training sample
yi = desired output
yi = actual output
t = iteration step
η = learning rate
θ = threshold (here 0)
update rule:
wj(t+1) = wj(t) + η(yi - yi)xi
1 if wTxi ≥ θ
-1 otherwise
^
^
^
^
yi
^
until
t+1 = max iter
or error = 0

Publicada em: Dados e análise
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