[머신러닝 교과서] p.60 퍼셉트론 구현

[MYK]

머신러닝 교과서 60쪽 퍼셉트론 구현하는 코드 중 fit 메소드 코드 내 for 문입니다.

for _ in range(self.n_iter):

   errors = 0

   for xi, target in zip(X,y):

      update = self.eta * (target - self.predict(xi))

      self.w_[1:] += update * xi 

      self.w_[0] += update

      errors += int(update != 0.0)

   self.errors_.append(errors)

return self

여기서 제가 bold 체로 바꾼 부분이 잘 이해가 되지 않습니다. 

왜 가중치 벡터 전체를 업데이트 하는 지 모르겠습니다. 

이를테면, 그 앞 56 페이지에서 w는 각 샘플별로 w1, w2, w3 가 각각 업데이트 되므로

 self.w_[i] 가 업데이트 되어야 하는 것이 아닐까요?

감사합니다.

[Haesun Park]

안녕하세요. 박해선입니다.

56페이지 중간 부분의 수식에 있는 x는 하나의 샘플을 나타냅니다.

1장에 나와있듯이 이 책에서 윗첨자가 샘플의 인덱스고 아랫첨자는 특성의 인덱스입니다.

이 식에 의하면 각각의 가중치는 해당하는 특성 값을 사용해 업데이트됩니다.

60페이지 코드는 넘파이 배열을 사용해 가중치 배열과 특성 배열을 한번에 계산한 것 뿐입니다.

self.w_[1] += update*xi[0]

self.w_[2] += update*xi[1]

...

와 같은 식입니다.

감사합니다.

2021년 6월 16일 (수) 오전 11:48, MYK <minyk...@gmail.com>님이 작성:

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