ClawLab
/
MathLab


			
				
					
						
						
							1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435363738394041424344454647484950515253545556575859606162636465666768697071727374757677787980818283848586878889909192939495969798
							<!DOCTYPE html>
<html lang="zh-CN">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>3 - 朴素贝叶斯</title>
    <style>
        body { font-family: -apple-system, BlinkMacSystemFont, "Segoe UI", Roboto, sans-serif; line-height: 1.6; max-width: 800px; margin: 0 auto; padding: 20px; background: #1a1a2e; color: #eaeaea; }
        h1 { color: #e94560; border-bottom: 2px solid #e94560; padding-bottom: 10px; }
        h2 { color: #0f3460; background: #16213e; padding: 10px; border-left: 4px solid #e94560; margin-top: 30px; }
        .module { background: #0f3460; padding: 15px; margin: 20px 0; border-radius: 5px; }
        .module-title { color: #e94560; font-weight: bold; margin-bottom: 10px; }
        code { background: #1a1a2e; padding: 2px 6px; border-radius: 3px; color: #f0f6f6; }
        pre { background: #1a1a2e; padding: 15px; border-radius: 5px; overflow-x: auto; }
        .symbol-map { background: #16213e; padding: 10px; margin: 5px 0; border-left: 3px solid #0f3460; }
        .warning { background: #e94560; color: #fff; padding: 10px; border-radius: 5px; margin: 10px 0; }
        .youtube { background: #ff0000; color: #fff; padding: 10px; border-radius: 5px; display: inline-block; margin: 10px 0; }
    </style>
    https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.9/dist/katex.min.css
</head>
<body>
    <h1>👾 Day 3: 朴素贝叶斯</h1>
    
    <div class="module">
        <div class="module-title">1️⃣【技术债与演进动机】The Technical Debt & Evolution</div>
        之前的算法无法处理线性不可分数据，导致泛化能力差。感知机通过引入决策边界，将分类问题转化为优化问题。
    </div>

    <div class="module">
        <div class="module-title">2️⃣【直觉建立】Visual Intuition</div>
        想象一条直线（或超平面）将两类点分开。权重向量 $w$ 决定直线的方向，偏置 $b$ 决定直线的位置。
        <div class="youtube">🎬 B 站搜索：<code>感知机 直观解释</code></div>
    </div>

    <div class="module">
        <div class="module-title">3️⃣【符号解码字典】The Symbol Decoder</div>
        
    <div class="symbol-map">
        <strong>$w$</strong> → <code>self.weights</code> (权重向量，shape: [d])
    </div>
    <div class="symbol-map">
        <strong>$b$</strong> → <code>self.bias</code> (偏置标量，shape: [])
    </div>
    <div class="symbol-map">
        <strong>$x$</strong> → <code>input_tensor</code> (输入样本，shape: [d])
    </div>
    <div class="symbol-map">
        <strong>$y$</strong> → <code>label</code> (标签，值域：{-1, +1})
    </div>
    <div class="symbol-map">
        <strong>$\sign(\cdot)$</strong> → <code>np.sign()</code> (符号函数)
    </div>
    <div class="symbol-map">
        <strong>$\xi$</strong> → <code>margin</code> (间隔，用于更新步长)
    </div>

    </div>

    <div class="module">
        <div class="module-title">4️⃣【核心推导】The Math</div>
        
### 感知机预测函数

$$f(x) = w \cdot x + b$$

其中 $\cdot$ 表示向量点积。

### 损失函数（ hinge loss 的简化形式）

$$L(w, b) = -\sum_{x_i \in M} y_i (w \cdot x_i + b)$$

$M$ 是误分类点集合。

### 梯度下降更新规则

$$w \leftarrow w + \eta \cdot y_i \cdot x_i$$

$$b \leftarrow b + \eta \cdot y_i$$

其中 $\eta$ 是学习率。

    </div>

    <div class="module">
        <div class="module-title">5️⃣【工程优化点】The Optimization Bottleneck</div>
        全量梯度下降需要遍历所有样本，复杂度 $O(N \cdot d)$。现代框架使用 mini-batch SGD 加速。
    </div>

    <div class="module">
        <div class="module-title">6️⃣【今日靶机】The OJ Mission</div>
        <div class="warning">🎯 任务：<code>cd exercises/ && python3 day3_task.py</code></div>
        实现感知机的 forward 和 update 函数，在 XOR 数据集上验证无法收敛（线性不可分）。
    </div>

    <script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/katex@0.16.9/dist/katex.min.js"></script>
    <script>renderMathInElement(document.body);</script>
</body>
</html>