机器学习学习记录——《统计学习方法》笔记——第二章 感知机（Perceptron）

第二章 感知机（Perceptron） 1. 感知机：二元分类 线性分类模型 判别模型 f ( x ) = s i g n ( w ∗ x + b ) f(x) = sign(w * x +b) f(x)=sign(w∗x+b) w x 均为n维向量 y取+1 -1 目的是为了找到一个超平面将正负完全分开 损失函数模型: 对损失函数的一些说明： 损失函数原定义为错误分类的点到超平面的距离 ||w|

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