感知机-理论心得体会

感知机1957年由Rosenblatt提出，是二分类的线性分类模型，其输入为实例的特征向量，输出为实例的类别，即+1和-1。感知机对应于特征空间中将实例划分为正负两类的分离超平面。感知机学习的目的是找出将训练数据正确划分的线性分离超平面，具体的方法是使用梯度下降法尝试不断减少损失函数。---感知机是神经网络和支持向量机（SVM）的基础。 1.定义 感知机的输入空间为：为n维特征向量 输出空间为：{

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