統計學習方法筆記——第二章 感知機（1）

1.1   基本概念     感知機是一個二分類的線性分類模型，輸入爲特徵向量，輸出爲對該特徵向量的預測類別，取1或者-1。     感知機的形式化定義：     其中：①sign（x）爲符號函數，若x≥0，則函數值爲1，否則爲-1；               ②wx+b中，w叫權值向量，b叫偏置值，wx+b=0稱爲感知機的分離超平面。如在二維座標系中，wx+b=0代表一條直線，將平面分成兩部分

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