機器學習-感知機

感知機是1957年，由Rosenblatt提出，是神經網絡和支持向量機的基礎。感知機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和-1二值。感知機對應於輸入空間中將實例劃分爲正負兩類的分離超平面，屬於判別類型。 假設訓練數據集是線性可分的，感知機學習的目標是求得一個可以將訓練數據集正實例點和負實例點徹底正確分開的分離超平面。若是是非線性可分的數據，則最後沒法得到超平面。

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