机器学习-杨鸿宇-作业第三次课后题

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第三次课后题

一、给定一个两层感知机模型，使用均方误差（MSE）作为损失函数。

模型的输入层具有 2个神经元，对应输入特征

和

，输出层具有 1 d

个神经元，使用线性激活函数

( )f x x

。模型的初始化参数如下：权

重

0.2

0.4

   

 

   



 

，偏置

0.1b

。给定输入样本

   

 

   



 

，真实标

签为

true 3y

。

请计算：

1. 模型的预测值

pred

；

2. 损失值

MSE

；

3. 计算损失对每个权重

1 2

,w w

和偏置

的偏导数。

二、已知正样本点为

1 2

3 4

3 3

x x

   

 

   

   

，负样本点为

x 

 

 

，请写出利用

SVM 算法求解最优分类面过程的目标函数及其约束条件、对偶问题

的目标函数及其约束条件。

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摘要：

第三次课后题一、给定一个两层感知机模型，使用均方误差（MSE）作为损失函数。模型的输入层具有2个神经元，对应输入特征1x和2x，输出层具有1d个神经元，使用线性激活函数()fxx。模型的初始化参数如下：权重120.20.4WWW，偏置0.1b。给定输入样本1221xxx，真实标签为true3y。请计算：1.模型的预测值predy；2.损失值MSEL；3.计算损失对每个权重12,ww和偏置b的偏导数。二、已知正样本点为1234,33xx，负样本点为311x，请写出利用SVM算法求解最优分类...

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