机器学习-感知机
感知机是1957年，由Rosenblatt提出，是神经网络和支持向量机的基础。感知机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和-1二值。感知机对应于输入空间中将实例划分为正负两类的分离超平面，属于判别类型。 假设训练数据集是线性可分的，感知机学习的目标是求得一个可以将训练数据集正实例点和负实例点彻底正确分开的分离超平面。若是是非线性可分的数据，则最后没法得到超平面。
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