感知器算法

感知器算法由 Rosenblatt 提出，其主要功能是經過設計分類器來判別樣本所屬的類別；經過對訓練樣本集的學習，從而獲得判別函數權值的解，產生線性可分的樣本判別函數。該算法屬於非參數算法，優勢是不須要對各種樣本的統計性質做任何假設，屬於肯定性方法。java 感知器算法是很是好的二分類在線算法。該算法求取一個分離超平面，超平面由w∈R  參數化並用來預測。對於一個樣本x，感知器算法經過計算y=(w

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