投票感知器参数学习算法

以下为投票感知器参数学习算法的伪代码：

输入：训练集 (x1,y1),(x2,y2),...,(xn,yn)(x_1, y_1), (x_2, y_2), ..., (x_n, y_n)(x1​,y1​),(x2​,y2​),...,(xn​,yn​)，学习率 $\eta$，最大迭代次数 $T$
输出：权重向量 $w$，偏置 $b$

初始化权重向量 $w$ 和偏置 $b$ 为0。
for i = 1 to T do
 for j = 1 to n do
  if yj(w⋅xj+b)≤0y_j(w\\cdot x_j + b) \\leq 0yj​(w⋅xj​+b)≤0 then
   w←w+ηyjxjw \\leftarrow w + \\eta y_j x_jw←w+ηyj​xj​
   b←b+ηyjb \\leftarrow b + \\eta y_jb←b+ηyj​
  end if
 end for
end for
返回权重向量 $w$ 和偏置 $b$

在上述算法中，w⋅xjw\\cdot x_jw⋅xj​ 表示权重向量 $w$ 和样本 xjx_jxj​ 的点积，yjy_jyj​ 是第 $j$ 个样本的真实标签，$\eta$ 是学习率，$T$ 是最大迭代次数。在算法的每次迭代中，对于每个样本 xjx_jxj​，如果 yj(w⋅xj+b)≤0y_j(w\\cdot x_j + b) \\leq 0yj​(w⋅xj​+b)≤0，则更新权重向量 $w$ 和偏置 $b$，使得模型能够更好地预测样本的标签。在训练结束后，算法返回学习到的权重向量 $w$ 和偏置 $b$，可以用于对新样本进行预测。