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機器學習筆記 - 感知機
時間 2021-01-15
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感知機模型 感知機(perceptron)是二類分類的現行分類模型,輸入爲實例的特徵向量,輸出爲實例的類別(-1,1)。 感知機對應於輸入空間(特徵空間)中的一個分離超平面,這個分離超平面將實例劃分爲正負兩類,屬於判別模型。 感知機的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。 感知機是神經網絡與支持向量機的基礎
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