感知機

感知機算法 感知機是二分類的線性分類模型，輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別（取+1和-1）。感知機對應於輸入空間中將實例劃分爲兩類的分離超平面。感知機旨在求出該超平面，爲求得超平面導入了基於誤分類的損失函數，利用梯度降低法對損失函數進行最優化（最優化）。感知機的學習算法具備簡單而易於實現的優勢，分爲原始形式 和 對偶形式。感知機預測是用學習獲得的感知機模型對新的實例進行預測的，所以屬於判別模

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