機器學習學習記錄——《統計學習方法》筆記——第二章 感知機（Perceptron）

第二章 感知機（Perceptron） 1. 感知機：二元分類 線性分類模型 判別模型 f ( x ) = s i g n ( w ∗ x + b ) f(x) = sign(w * x +b) f(x)=sign(w∗x+b) w x 均爲n維向量 y取+1 -1 目的是爲了找到一個超平面將正負完全分開 損失函數模型: 對損失函數的一些說明： 損失函數原定義爲錯誤分類的點到超平面的距離 ||w|

>>阅读原文<<