《統計學習方法》 感知機

感知機是二分類問題的線性分類模型，輸入爲實例的特徵向量，輸出爲實例的類別，去+1和-1兩值。屬於判別模型，對輸入實例進行分類。旨在求出將訓練數據進行線性劃分（可以將訓練集正實例點和負實例點完全正確劃分）的分離超平面。 感知機：f(x)=sign(w*x+b) 其中 sign是符號函數。當x>=0時，=1；當x<=0時，=-1  通過訓練集T={(x1,y1),(x2,y2)...}求得模型參數w和

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