【统计学习方法】第二章 感知机

文章目录 基础概念 数据集的线性可分性 点到平面的距离 第二章 感知机 1.感知机模型 2.感知机学习策略 3.感知机学习算法 基础概念 数据集的线性可分性 对于给定数据集，如果存在某个超平面 w ⋅ x + b = 0 w·x+b=0 w⋅x+b=0，能够将数据集的正类和负类样本点完全正确划分，则称该数据集线性可分。 点到平面的距离 空间中任一点到超平面S的距离是：（平面S方程为 w ⋅ x +

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