데이터 시각화
파란색: 클래스 1, 빨간색: 클래스 -1
검은색 선: 현재 결정 경계, 초록색 선: 실제 결정 경계
Perceptron Learning Algorithm
1단계: 가중치 초기화: \( \mathbf{w} \leftarrow \mathbf{0} \)
2단계: 오분류된 점이 있으면,
2-1단계: 오분류된 점 \( \mathbf{x}_n \) 선택-표시하고,
2-2단계: 가중치를 업데이트한다: \( \mathbf{w} \leftarrow \mathbf{w} + y_n \mathbf{x}_n \)
반복 횟수: 0
오분류 수: 0
현재 가중치
\( \mathbf{w} = \) [0.00, 0.00, 0.00]
w₀: 편향 (bias)
w₁: x₁에 대한 가중치
w₂: x₂에 대한 가중치
결정 경계 방정식
\( w_0 + w_1 x_1 + w_2 x_2 = 0 \)
\( x_2 = -\frac{w_1}{w_2} x_1 - \frac{w_0}{w_2} \)