統計學習方法筆記二---感知機(Perceptron Learning Algorithm,PLA)

簡介 感知機(perceptron)是二分類的線性分類模型,其輸入爲實例的特徵向量,輸出爲實例的類別,取+1和-1二值。感知機對應於輸入空間(特徵空間)中將實例劃分爲正負兩類的分離超平面,屬於判別模型,解決的問題是分類問題。web 目標/目的:求出將訓練數據進行線性劃分的分類超平面,爲此導入誤分類的損失函數,利用梯度降低法對損失函數進行最小化,求的感知機模型。算法 感知機學習算法具備簡單而易於實現
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