线性分类器之感知器模型（Perceptron）

前文提到，Fisher判别器的设计通常分两步，一是肯定最优的投影方向，二是在投影方向上肯定阈权值。而感知器则是一种直接获得完整的线性判别函数 g(x)=ωTx+ω0 的方法。因此从某种意义上讲，感知器模型是Fisher判别的一种改进。了解神经网络的人也都知道，感知器是神经网络的基础。web 首先将线性判别函数齐次化： 设 y=[1,x]T , α=[ω0,ω]T ，则 网络 g(x)=ωTx+ω0

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