线性分类-感知机

对于数据集\(D={(x_1,y_1),\cdots,(x_N,y_N)}\)而言，其中\(y_i\)取值为\(({+1,-1})\)。而感知机就是寻找一个超平面，能够将上述数据集彻底分开成两类。而完成输入空间到输出空间的映射函数以下python \[f(x)=sign(\mathbf{w}^T\mathbf{x}+b) \] 感知机是一种线性分类模型，从数据集中所须要获得的就是超平面\(\mat

>>阅读原文<<