机器学习-感知机perceptron

在机器学习中，感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，属于监督学习算法。输入为实例的特征向量，输出为实例的类别（取+1和-1）。感知机对应于输入空间中将实例划分为两类的分离超平面。感知机旨在求出该超平面，为求得超平面导入了基于误分类的损失函数，利用梯度降低法 对损失函数进行最优化（最优化）。感知机的学习算法具备简单而易于实现的优势，分为原始形式和对偶形式。感知机预测是用学习获得的感知

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