感知機與BP神經網絡10-01

一、感知機 1、感知機的原理 感知機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，分別取+1+1和−1−1二值。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。 感知機只適合於線性可分的數據，所以它是一個線性模型。假設訓練數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個能夠將訓練數據集正實例點和負實例點完全正確分開的分離超平面。如果是非線性可分的

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