統計學習方法之感知機的Python代碼實現

感知機是統計學習方法中的監督學習方法，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，取+1和-1二值。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。python 本文首先介紹感知機模型，而後敘述感知機的學習策略，特別是損失函數，接着介紹感知機學習算法，最後用一個實例說明並用Python編程實現。算法 1.感知機模型 假設輸入空間（特徵空間）是，輸出空間是。輸入表示實例的

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