最簡單易懂的感知機教程：從理論到實踐（附代碼）

什麼是感知機 感知機是二分類的線性分類模型，輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別（取+1和-1）。 感知機目的在求一個可以將實例分開的超平面，爲了求它，我們用到基於誤分類的損失函數和梯度下降的優化策略。 感知機模型 比如x表示n維的數據，y表示數據的類別。則感知機公式可表示爲： f(x) = sign(wx + b) 其中w，b爲模型參數，w爲權值，b爲偏置。wx表示w，x的內積。這裏sign是

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