Perceptron（感知机）
感知机原理： 为了使线性回归能用于分类，引入了logistic函数映射成比率来进行分类。但是从人的直观视角来看，对于如上图所示的点，能否在空间中直接就找到一条分割线呢？感知机学习的目标就是求得一个能够将训练数据集中正负实例完全分开的分类超平面。那么如何找这个超平面？ 首先可以得出感知机的模型： f(x)=sign(W⋅x+b) 其中sign函数为： sign(x)=⎧⎩⎨+1,−1,x⩾0x<0
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