第2章 統計學習-感知機

感知機(perceptron)是二類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。 感知機學習旨在求出將訓練數據進行線性劃分的分離超平面，爲此，導入基於誤分類的損失函數，利用梯度 下降法對損失函數進行極小化求得感知機模型。 2.1 感知機模型 定義(感知機)：假設輸入空間(特徵空間)

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