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PERCETTRONE & IPERPIANI SEPARATORI - Coggle Diagram
PERCETTRONE & IPERPIANI SEPARATORI
classificazione binarie
2 classi
Separare positivi da negativi
iperpiano
Una dimensione in meno dell’ambiente
Divide in 2 parti
percettrone
mappiamo punti in 1 e meno 1
y~= sign(w^t
x
’ + b)
Training:
w~ = argmin L(w, Dtr)
bisogna definire la loss
può essere un problema
error
prodotto y vera e y~ predetta
Se c’è errore il prodotto è negativo
minimizzare
Calcolo gradienti
Ei(w,b) = -yi (w^T xi +b)
gradiente_w Ei = -yi xi
gradiente_b Ei = -yi
update
W_t-1 + alpha tixi = wt
Bt = b_t-1 + alpha yi
NON È UNA DISCESA DI GRADIENTE
Ogni passo minimizzo una funzione diversa
(epoca = iterazione che considera tutti i punti)
Nm updates ogni epoca
multiclass
One vs all
Una classe vs tutti per passo
Se punto appartiene a piu classi si sceglie quella con la linea piu lontana
Costo o(c2)
Puo essere unbalanced
One vs One
2 strategie
Torneo
Maggioranza
più bilanciato, ma usa meno dati
la scelta dei classificatori iniziali può influenzare