《機器學習實戰》和Udacity的ML學習筆記之神經網絡

1.感知器 感知器即單層神經網絡模型，也是支持向量機的基礎； 基本模型爲: 此處x爲輸入,w爲權重，y爲輸出 通過上式計算出最終的輸出值 ，對應卡方函數解釋如下： 2.感知器表示布爾函數 總的來說，就是通過兩個輸入x1,x2（取值只能是0、1），改變權重和閥值，使得加權結果和閥值比較結果輸出符合布爾函數。詳情見： 神經網絡學習筆記 3. 感知器學習過程 當輸出的結果和實際相反的時候，就說明加權結果

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