Perceptron（感知機）

感知機原理： 爲了使線性迴歸能用於分類，引入了logistic函數映射成比率來進行分類。但是從人的直觀視角來看，對於如上圖所示的點，能否在空間中直接就找到一條分割線呢？感知機學習的目標就是求得一個能夠將訓練數據集中正負實例完全分開的分類超平面。那麼如何找這個超平面？ 首先可以得出感知機的模型： f(x)=sign(W⋅x+b) 其中sign函數爲： sign(x)=⎧⎩⎨+1,−1,x⩾0x<0

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