李航统计学习方法-感知机理论

                                            感知机模型           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

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