統計學習方法（第2章）感知機 學習筆記

第2章 感知機 感知機是二類分類的線性分類模型，其輸入爲實例的特徵向量，感知機對應於輸入空間（特徵空間）中將實例劃分爲正負兩類的分離超平面，屬於判別模型。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。感知機學習算法分爲原始形式和對偶形式，是神經網絡和支持向量機的基礎。 1.感知機模型 　　感知機定義： 　　　　假設輸入空間（特徵空間）是X，輸出空間是Y，Y的取值爲+

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