第2章 统计学习-感知机

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-1二值。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分离超平面，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。 2.1 感知机模型 定义(感知机)：假设输入空间(特征空间)

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