機器學習(一)感知機

理解：感知機是分類模型，其單個特徵向量最終訓練結果是{+1，-1}。(這裏不用輸入空間，輸出空間等術語). 函數:y=sign(wx+b) 參數解析:w和b是感知機的模型參數(不瞭解不要緊，往下看),w是權值(權值向量,x是個特徵向量)，b是偏置。sign(x)是一個函數，當x>=0時爲+1，否則爲-1。 幾何解釋：線性方程wx+b=0對應於空間中的一個超平面S,其中w是法向量，b是截距。這個超平

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