感知机算法原理及推导

感知机(Perceptron)是二分类问题的线性分类模型，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。算法 感知机于输入空间（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。感知机于1957年由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。网络 在这里，不用《统计学习方法》书中的变量表示方式，咱们用表示数据集，一共个样本，个维度，用表示数据集中的第个样本，用表

>>阅读原文<<