感知机（perceptron）

文章目录 1. 感知机模型 2. 数据集的线性可分性 3. 感知机学习策略——损失函数极小化 4. 感知机学习算法 4.1 原始形式 4.2 对偶形式         感知机（perceptron）是二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 +1 +1和 − 1 -1 −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，属于判别模型。感知

>>阅读原文<<