(2) 李航《统计学习方法》基于Python实现——感知机

备注：Github代码地址 一：概述 感知机（perceptron）是二类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，取+1和-1两类。感知机对应于输入空间（特征空间）中将实例划分为正负两类的超平面，属于判别模型。感知机学习旨在求出将训练数据进行线性划分的分离超平面，为此，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型。 感知机学习算法分为原始形式和

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