西瓜书学习笔记之神经网络

感知机 感知机是一种最简单形式的前馈神经网络，是二元线性分类模型，输入为实例的特征向量，输出为他的类别（+1/-1），感知机的目的是训练出将数据分隔开的分离超平面。 感知机能轻易完成与、或、非运算，感知机的权重w如此调整：每次改变Δwi，Δwi=η（y-y’）xi ，这里，η是学习率，y-y’是预测值y’和实际值y的差，xi是第i个神经元的输入。因此可以看出如果预测正确则权重不变，预测错误则按照程

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