感知機（perceptron）

文章目錄 1. 感知機模型 2. 數據集的線性可分性 3. 感知機學習策略——損失函數極小化 4. 感知機學習算法 4.1 原始形式 4.2 對偶形式         感知機（perceptron）是二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 +1 +1和 − 1 -1 −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，屬於判別模型。感知

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