機器學習：監督學習各方法特色及適用狀況

今天是屬於程序員的節日，因此筆者便寫篇博客記錄最近所學。筆者最近在學習傳統的機器學習方法，目前在看的主要是監督學習，總結以下：程序員 1、感知機 感知機是二類分類的線性分類模型（即適用於二類分類），其輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別，取值爲+1和-1二值。感知機的模型特色是分離超平面，屬於判別模型。學習策略是極小化誤分點到超平面的距離，利用梯度降低法對損失函數進行極小化。該算法具備簡單而易於

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