感知機模型的原理

感知機模型 感知機學習策略 感知機學習算法web 本文參考 《統計學習方法》 李航算法 感知機模型 1.什麼是感知機： 感知機是一個二分類線性分類模型，輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別。感知機學習旨在求出將訓練數據分離的線性劃分超平面。 2.感知機由輸入到輸出的映射： 網絡 f(x)=sign(ωx+b) 其中 ω 和 b 是感知機的參數， ω∈Rn 爲權值向量，b是偏置量， sign 是符

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