机器学习 | 李航统计学习方法(第2版)手推笔记2 --- 感知机

感知机是2分类线性分类模型，输入是样本/实例的特征向量，输出为其类别{+1,-1}.感知机对应于将输入空间/特征空间中的实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别模型。 感知机学习基于误分类损失函数，利用梯度下降法对其极小化，更新参数，求得感知机模型(对应一组最优的参数)。 感知机学习算法PLA简单且易于实现，分为原始形式和对偶形式。 感知机预测是使用学习得到的感知机模型对新的输入实例进行分类。 目

>>阅读原文<<