感知機算法學習筆記（帶例題及代碼）

感知機 感知機是二分類的線性分類模型，其輸入爲實例的特徵向量，輸出實例爲類別，取+1和-1二值，屬於判別模型。感知機學習旨在求出可以將訓練數據集進行正確的分類的分離超平面的。爲此，導入基於誤分類的損失函數，利用梯度降低法對損失函數進行極小化，求得感知機模型。感知機具備簡單易實現的優勢，分爲原始和對偶形式。html 感知機模型 定義：稱函數 y = f ( x ) = s i g n ( ω ⋅ x

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