統計學習方法（2）感知機

統計學習方法（2）感知機 —— 神經網絡與支持向量機(SVM)的基礎 從統計學習方法的三要素入手： 感知機學習旨在求出將訓練數據進行線性劃分的分離超平面，爲此，導入基於誤分類的損失函數，利用梯度下降法對損失函數進行極小化，求得感知機模型。 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，屬於判別模型。 1、模型 對於輸入空間，通過以下函數將其映射至{+1，-1}的輸出空間： f ( x )

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