感知机perceptron
本文是《统计学习方法》李航著学习笔记。算法 感知机是二类分类的线性分类模型，输入：实例的特征向量，输出：实例的类别。函数 感知机学习：求将训练数据进行线性划分的分离超平面，即将实例化分为正负两类的分离超平面。学习 数据集的线性可分性：优化 感知机模型：spa 损失函数：blog 目标函数（算法优化目标，学习目标）：数学 这是一个无约束优化问题，优化方法采用随机梯度降低法。即给定任一参数初值，而后用
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