Ejemplo n.º 1
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        /// <summary>
        /// 对偶形式的学习
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        public void Learn_(PData data)
        {
            w = new double[data.J];                   // 截距 b 作为 w的第一项
            var    N    = data.matrix.GetLength(0);   // 数据量
            var    gram = PUtil.GetGram(data.matrix); // 数据点输入的对偶内积矩阵
            var    n    = new int[N];                 // 每个数据点参与优化的次数
            double a    = 1;                          // 步长,hardcode 设置为 1
            bool   flag = true;

            while (flag)
            {
                flag = false;
                // 遍历数据点
                for (int i = 0; i < N; i++)
                {
                    var check = PUtil.Check_(data.matrix, i, gram, n, a);
                    while (check < 0)
                    {
                        flag  = true;           // 本轮进行了优化
                        n[i] += 1;              // 第 i 个数据点参与优化次数增 1

                        check = PUtil.Check_(data.matrix, i, gram, n, a);
                    }
                }
            }

            // 设置 w 的值
            for (int j = 0; j < data.J; j++)
            {
                for (int k = 0; k < N; k++)
                {
                    if (j == 0)
                    {
                        w[j] += n[k] * a * data.matrix[k][data.J - 1];
                    }
                    else
                    {
                        w[j] += n[k] * a * data.matrix[k][data.J - 1] * data.matrix[k][j - 1];
                    }
                }
            }
        }
Ejemplo n.º 2
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        /// <summary>
        /// 学习
        /// </summary>
        /// <param name="data"></param>
        public void Learn(PData data)
        {
            w = new double[data.J];
            var a = 1;                  // 这里简单起见,hardcode步长

            bool flag = true;           // 优化标志位,初始化为true

            while (flag)
            {
                flag = false;       // 标志位复位
                for (int i = 0; i < data.matrix.GetLength(0); i++)
                {
                    var row  = data.matrix[i];      // 一行表示一条数据
                    var dist = PUtil.CalcDistance(row, w);
                    while (dist <= 0)
                    {
                        flag = true;        // 表示进行过优化
                        PUtil.Calibrate(w, row, a);
                        dist = PUtil.CalcDistance(row, w);
                    }
                }
            }
        }