机器学习——感知机(笔记+代码)

机器学习——感知机 感知机模型定义： 一、输入空间,目的是根据数据求出一个f(x),使得输入空间映射的输出空间； 当= 0时是一个超平面，该平面讲空间中的数据分红两类，这就是感知机的二分模型。咱们的目的是找到一个当使得具备最好（在训练集上最好，）的分类效果。其中，叫作权重向量（或者是法向量），叫作偏移值（或者是截距）。 图例：python 参数的学习策略： 数据集：,要求数据集线性可分。 目标：

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