機器學習筆記 - 感知機

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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