感知機原理（Perceptron）
文章目錄 1、感知機的原理 2、感知機模型 3、感知機學習算法 4、小結 感知機是SVM和神經網絡的基礎。 1、感知機的原理 感知機是二分類的線性模型，其輸入是實例的特徵向量，輸出的是實例的類別，分別是+1和-1，屬於判別模型。html 假設訓練數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個可以將訓練數據集正實例點和負實例點徹底正確分開的分離超平面。若是是非線性可分的數據，則最後沒法得到超平面we
相關文章
- 1. 1. 感知機原理（Perceptron）
- 2. 感知機—Perceptron
- 3. 感知機 — Perceptron
- 4. 感知機（Perceptron）
- 5. 感知機perceptron
- 6. perceptron 感知機
- 7. Perceptron感知機
- 8. 感知機（perceptron）
- 9. Perceptron（感知機）
- 10. 感知機（perceptron）原理總結
- 更多相關文章...
- • MyBatis的工作原理 - MyBatis教程
- • BASE原理與最終一致性 - NoSQL教程
- • ☆技術問答集錦（13）Java Instrument原理
- • Java Agent入門實戰（三）-JVM Attach原理與使用
相關標籤/搜索
每日一句
-
每一个你不满意的现在，都有一个你没有努力的曾经。
歡迎關注本站公眾號,獲取更多信息
相關文章
- 1. 1. 感知機原理（Perceptron）
- 2. 感知機—Perceptron
- 3. 感知機 — Perceptron
- 4. 感知機（Perceptron）
- 5. 感知機perceptron
- 6. perceptron 感知機
- 7. Perceptron感知機
- 8. 感知機（perceptron）
- 9. Perceptron（感知機）
- 10. 感知機（perceptron）原理總結