机器学习之感知机

今天，我将和大家一起学习机器学习中的感知机算法。 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。因此，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，导入基于误分类的损失函数，利用梯度下降法对损失函数进行极小化，求得感知机模型，从而实现利用得到的感知

>>阅读原文<<