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第2章 統計學習-感知機
時間 2021-01-18
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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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