感知机学习总结

感知机是根绝输入变量的特征值进行二类分类的线性分类模型    感知机对应于输入空间的中的分离超平面w*x+b=0 感知机的策略是极小化损失函数    损失函数就是误分配函数到超平面的总距离 感知机学习算法是基于梯度降低法的对损失函数的最优化算法，有原始形式和对偶形式两种 当训练数据可分的时候，感知机学习算法是收敛的。错误分类错误是有限的，通过有限次搜索能够找到将训练数据彻底分开的超平面。当训练数据

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