[python]感知機學習算法實現

模型 感知機模型是屬於二分類的線性判別模型，旨在找到一個線性超平面，能將正負實例劃分開來。 f(x)=sign(w∗x+b) 學習策略 學習策略即定義（經驗）損失函數並將損失函數最小化 感知機的學習策略是基於誤分類點到超平面的距離之和 經驗損失函數以下： L(w,b)=−∑xi∈Myi(ω⋅xi+b) 其中M爲誤分類點的集合， 學習算法 感知器算法是誤分類驅動的，具體採用隨機梯度降低法。首先，任意

>>阅读原文<<