【統計學習方法】第二章 感知機

文章目錄 基礎概念 數據集的線性可分性 點到平面的距離 第二章 感知機 1.感知機模型 2.感知機學習策略 3.感知機學習算法 基礎概念 數據集的線性可分性 對於給定數據集，如果存在某個超平面 w ⋅ x + b = 0 w·x+b=0 w⋅x+b=0，能夠將數據集的正類和負類樣本點完全正確劃分，則稱該數據集線性可分。 點到平面的距離 空間中任一點到超平面S的距離是：（平面S方程爲 w ⋅ x +

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