[統計學習方法] 感知機模型

本文的代碼實現 Statistical-learning-methodshtml 感知機 感知機是二類分類的線性分類模型，它將輸入空間的實例劃分爲正負兩類的分離超平面。而其學習旨在求出能夠將訓練數據進行線性劃分的超平面。當引入誤分類的損失函數後，可利用梯度降低法對損失函數進行極小化，損失函數值最小所對應的超平面即爲所求。python 感知機在1957年由Rosenblatt提出，是神經網絡與支持向

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