1957

摘要： LMS(least mean squares) 最小均方法对于每一个训练样例<b , Vtrain(b)>1、使用当前的权计算V'(b)2、对每一个权值wi进行如下更新 wi <- wi +η(Vtrain(b) - V'(b)) xi这里η是一个小的常数(比如0.1)，用来调整权值更新的幅度。为了直观的理解这个更新法则的工作原理，请注意，当误差(Vtrain(b) - V'(b))w为0时，权不会被改变。当(Vtrain(b) - V'(b))为正时，说明V'(b)太低，每一个权值会根据其对应的特征值(xi)增加一定的比例，从而会提升 阅读全文