PLA and POCKET
问题描述--------算法思想设计描述------伪代码-----复杂度分析---------编程-----上机调
试--------实验分析------结论，本文是采用这样的顺序描述算法的。
本文所写算法对应于一个 NP-Hard 问题，主要采用近似求解算法和贪心算法的思想。
这对应于机器学习中 Binary Classification，PLA ，Pocket Algorithm
问题描述：
银行发信用卡问题。现有一群人，数量为 N，（ N 很大），假设他们在一个银行中的
登记记录数据我们已经得到。对于每个人记录的数据有 （对应第 i 个
人的信息，相应的 我们可以认为是这个人的一些个人数据的量化值，比如年龄、
学历、收入、工作年限等等，他们会对应于一组数值如 0.94544 0.42842 0.79833 0.16244 -1
对应于 ）。如果 y 是-1，则对应于银行没有给他发信用卡。如果是 y=1，
则是发给了它信用卡。现在由这样的一推数据如何得到一个函数，有这些训练集得到这个
目标函数。并用这个目标函数作用于对于一群待发信用卡的人作出判断，一边给银行提供
发卡的依据。
具体数据见附录 Q18Train.m 为训练数据集， Q18TestData.m 为待判断数据集，这里我
们可以叫他测试数据集。对于银行，他之前会设置一个发信用卡的门限值 threshold.
算法描述和伪代码表述：
之前我们都是用 PLA（perception learning algorithm）：它是针对于线性可分的训练集
的。也就是这样的所有的数据，比如说是二维数据点，可以用一条直线将他们分成两派，
一片是可发卡的数据，直线另一侧则是不可发卡数据。将用户数据加权求和与门限值相比
较，作差为正则发卡，为负则不发卡。
这里假设一个 Hypothesis datasets ，每计算一次都是一个 H，如果有错则修正，一直到
所有的数据都没有错误，这样的 H 就是我们的未知的目标函数 f。
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rungedu
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