感知机

感知机算法 感知机是二分类的线性分类模型,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机模型对新的实例进行预测的,所以属于判别模
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