感知机—Perceptron
感知机（Perceptron）是二类分类的线性分类模型，是neural networks和SVM的基础。一个感知机的输入是实例的特征向量，输出为实例的类别，由于是二分类任务，所以用 +1 和 -1 进行表示即可。感知机对应分类的分离超平面，属于判别模型。说到这里，我简单介绍一下判别模型和生成模型。 我们说的生成方法和判别方法都属于一种监督学习的方法，可以用一种决策函数 Y=f(X)或者一种条件概率
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