感知器算法原理详解

感知器是人工神经网络中的一种典型结构， 它的主要的特点是结构简单。它是一种分类学习器，是很多复杂算法的基础。其“赏罚概念”在机器学习算法在中广为应用。在分类正确时，对正确的权重向量w赏，即w不变；当分类错误时，对权重向量罚，即将权重向量w向着争取的方向转变。 算法步骤 在这里先对感知器算法步骤进行说明。 假设有样本集如下图所示，其中xi为样本特征向量，yi为对应样本分类标签。 在传统线性可分的二分

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