機器學習之感知機

今天，我將和大家一起學習機器學習中的感知機算法。 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。因此，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，從而實現利用得到的感知

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